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NEW QUESTION: 1
Match the Microsoft guiding principles for responsible AI to the appropriate descriptions.
To answer, drag the appropriate principle from the column on the left to its description on the right. Each principle may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
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Box 1: Reliability and safety
To build trust, it's critical that AI systems operate reliably, safely, and consistently under normal circumstances and in unexpected conditions. These systems should be able to operate as they were originally designed, respond safely to unanticipated conditions, and resist harmful manipulation.
Box 2: Fairness
Fairness: AI systems should treat everyone fairly and avoid affecting similarly situated groups of people in different ways. For example, when AI systems provide guidance on medical treatment, loan applications, or employment, they should make the same recommendations to everyone with similar symptoms, financial circumstances, or professional qualifications.
We believe that mitigating bias starts with people understanding the implications and limitations of AI predictions and recommendations. Ultimately, people should supplement AI decisions with sound human judgment and be held accountable for consequential decisions that affect others.
Box 3: Privacy and security
As AI becomes more prevalent, protecting privacy and securing important personal and business information is becoming more critical and complex. With AI, privacy and data security issues require especially close attention because access to data is essential for AI systems to make accurate and informed predictions and decisions about people. AI systems must comply with privacy laws that require transparency about the collection, use, and storage of data and mandate that consumers have appropriate controls to choose how their data is used Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles

NEW QUESTION: 2
管理者は、KinesisストリームとLambdaを使用して、ほぼリアルタイムでイベントを処理しています。 Lambdaは、5分の時間制限により、シャードの1つからのバッチの処理に断続的に失敗します。この問題の可能な解決策は何ですか?
A. ラムダがストリームから読み取るバッチサイズを小さくする
B. 5分以上経過したイベントを無視してスキップし、Dead Letter Queue(DLQ)に入れます
C. Lambda関数を追加して、同時バッチ処理を改善します
D. より少ないシャードから並行して読み取るようにLambdaを設定します
Answer: A
Explanation:
説明
https://tech.trivago.com/2018/07/13/aws-kinesis-with-lambdas-lessons-learned/

NEW QUESTION: 3
The fixed costs to manufacture widgets are estimated to be $54,000. The benefit (sales) of a widget is estimated to be $6.78 per unit, and the variable costs are estimated at $4.48 per unit. What is the estimated break-even point in units for the manufacture of widgets (rounded to the nearest unit)?
A. 4,796
B. 23,478
C. 12,054
D. 7,965
Answer: B

NEW QUESTION: 4
Random recovery rates in respect of credit risk can be modeled using:
A. the beta distribution
B. the binomial distribution
C. the normal distribution
D. the omega distribution
Answer: A
Explanation:
Explanation
The beta distribution is commonly used to model recovery rates. It is a distribution for variables whose values lie between 0 & 1, and the parameters of the distribution can be estimated using the mean and standard deviation of the data. Therefore Choice 'a' is correct and the others are wrong.
Refer to the tutorial on distributions for an Excel model of the beta distribution.

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