NVIDIA -Certified Professional NCP-ADS

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NVIDIA NCP-ADS 시험 요강 주제:

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1. You are analyzing a dataset that contains missing values.
Which of the following techniques is most appropriate when dealing with missing numerical data in a dataset, ensuring minimal impact on model performance?

A) Using k-nearest neighbors (KNN) imputation
B) Replacing missing values with a constant value (e.g., zero)
C) Removing rows with missing values
D) Replacing missing values with the mean of the column

2. A financial institution is developing an ETL pipeline to ingest and process large volumes of streaming data from various sources, including stock market feeds, real-time transactions, and economic indicators. The ETL process must be highly efficient to minimize latency while ensuring data integrity.
Which of the following strategies is best suited for implementing a high-performance, GPU-accelerated ETL pipeline?

A) Utilize NVIDIA Morpheus with RAPIDS to preprocess real-time streaming data using GPU acceleration.
B) Store all streaming data in a PostgreSQL database before performing batch transformations.
C) Use Pandas and Python's built-in threading library to handle concurrent data ingestion and transformation.
D) Load data directly into an Excel spreadsheet and use VBA macros to clean and transform it.

3. You are training a machine learning model using scikit-learn-like API on a dataset with millions of samples and thousands of features. You need to optimize both training time and inference speed using NVIDIA technologies.
Which solution is the most appropriate?

A) Use NVIDIA RAPIDS cuML for GPU-accelerated machine learning model training.
B) Use NVIDIA Magnum IO to optimize machine learning model parameters on the GPU.
C) Use NVIDIA Triton Inference Server to train the model efficiently on a single GPU.
D) Use NVIDIA Modulus to accelerate machine learning training and feature selection.

4. When comparing the required memory with the available memory on a GPU for an MLOps deployment using NVIDIA technologies, which of the following is the best method to optimize memory usage while training large models?

A) Decrease the number of training iterations to reduce memory consumption.
B) Increase the input data size to fully utilize available memory and improve training performance.
C) Use mixed-precision training to reduce memory requirements by using half-precision floating-point numbers.
D) Use a higher number of GPUs to distribute the model and memory load across the GPUs.

5. You are working with a large dataset containing customer transactions and want to perform exploratory data analysis (EDA) efficiently. Given the dataset's size, you decide to use NVIDIA RAPIDS to accelerate the process.
Which of the following approaches is the most effective for conducting EDA using NVIDIA technologies?

A) Use RAPIDS cuDF to perform fast dataframe operations and visualize results with cuXfilter
B) Use TensorFlow and Keras to preprocess the data before performing EDA
C) Load the dataset into Pandas and use Matplotlib for visualization
D) Perform SQL queries on a CPU-based database for initial data analysis before GPU acceleration

질문과 대답: