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UiPath-SAIAv1 Prüfungsunterlagen - UiPath-SAIAv1 Prüfungs-Guide

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UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10) UiPath-SAIAv1 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q20-Q25):

20. Frage
What does the Document Classification step do?

A. Retrieves the text from any PDF or image, using, only if necessary, the OCR engine.
B. Identifies what type of document the robot is currently processing.
C. Presents a document processing-specific user interface for validating and correcting automatic classification outputs.
D. Empowers the closing of the feedback loop to any classification algorithm capable of learning.

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
TheDocument Classificationstep in Document Understanding identifies thetype of document(e.g., Invoice, Receipt, Contract) being processed. It uses trained classification models to assign the correct document type before extraction begins.
* This is critical in cases where multiple document types are processed together.
* UiPath Documentation Reference:Classify Document Activity

21. Frage
In which of the following scenarios, the ML Classifier is the only recommended classifier to be used, according to best practice?

A. When the custom document types are very similar and file splitting is necessary.
B. When the custom document types are not similar and file splitting is necessary.
C. When the custom document types are not similar and file splitting is not necessary.
D. When the custom document types are very similar and file splitting is not necessary.

Antwort: D

Begründung:
The ML Classifier is a document classifier that uses a machine learning model deployed as an ML Skill in AI Center to perform document classification tasks. The ML Classifier can work by default with Invoices, Purchase Orders, Receipts, and Utility Bills, or with custom document types that are trained using the Data Manager and the Machine Learning Classifier Trainer12.
According to the best practice, the ML Classifier is the only recommended classifier to be used when the custom document types are very similar and file splitting is not necessary. This is because the ML Classifier can handle complex and ambiguous cases where the document types are hard to distinguish by rules or keywords, and can also learn from feedback and improve over time. File splitting is not necessary when the documents are single-page or have a consistent number of pages per document type3.
The other options are not correct because they are scenarios where other classifiers, such as the Keyword Based Classifier or the Intelligent Keyword Classifier, can be used in combination with the ML Classifier or instead of it. These classifiers are based on rules or keywords that can identify the document types based on their content or metadata, and can also perform file splitting if the documents are multi-page or have a variable number of pages per document type3.
References: 1: Machine Learning Classifier - UiPath Activities 2: Machine Learning Classifier Trainer - UiPath Document Understanding 3: Document Classification - UiPath Document Understanding

22. Frage
Which statement accurately describes out-of-the-box models in UiPath?

A. Out-of-the-box models require extensive training and customization before they can be used effectively.
B. Out-of-the-box models are custom-built models created specifically for each project.
C. Out-of-the-box models are only available for specific languages and cannot be adapted for multilingual documents.
D. Out-of-the-box models are pre-trained models that cover a wide range of document types.

Antwort: D

Begründung:
UiPath provides out-of-the-box pre-trained models that are ready for use and cover a wide variety of document types. These models can be used as-is for common use cases or fine-tuned based on specific requirements, making them versatile for different projects

23. Frage
Which type of documents can be processed using UiPath Document Understanding?

A. Images and videos.
B. Spreadsheets and databases.
C. Word documents and presentations.
D. PDFs and images.

Antwort: D

Begründung:
Reference: UiPath Document Understanding Formats

24. Frage
Which environment variable is relevant for Evaluation pipelines?

A. eval.use_cuda
B. eval.enable_ocr
C. eval.redo_ocr
D. eval.enable_qpu

Antwort: C

Begründung:
The environment variable eval.redo_ocr is relevant for Evaluation pipelines because it allows you to rerun OCR when running the pipeline to assess the impact of OCR on extraction accuracy. This assumes an OCR engine was configured when the ML Package was created. The other options are not valid environment variables for Evaluation pipelines.
References: Document Understanding - Evaluation Pipelines

25. Frage
......

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