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UiPath-SAIv1 Pass4sure Dumps & UiPath-SAIv1 Sichere Praxis Dumps

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UiPath-SAIv1 Fragenpool, UiPath-SAIv1 Antworten

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UiPath Certified Professional Specialized AI Professional v1.0 UiPath-SAIv1 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q174-Q179):

174. Frage
A developer needs to create a process for the Human Resources team. During the development, they try to run the workflow containing the following dictionary variable:

What is the possible cause of the error?

• A. The assign's set value syntax should be PinMapping["John Doe"].
• B. The "John Doe" key was not present in the dictionary.
• C. The Dictionary was not initialized.
• D. The assign's set value syntax should be PinMapping<"John Doe">.

Antwort: C

Begründung:
The most likely cause of the error is that the dictionary was not initialized. In UiPath, a dictionary must be initialized before assigning values to its keys. If you attempt to add a key-value pair to a dictionary that has not been initialized, you will encounter a runtime error.
The correct initialization can be done as follows:
PinMapping = New Dictionary(Of String, String)
Explanation of Other Options:
* A. PinMapping["John Doe"]: This is the correct syntax for accessing or assigning a value to a dictionary key. There is no issue with this syntax.
* B. The "John Doe" key not present: While it is true that the key might not exist, this specific error would occur only during a Get operation, not an assignment.
* D. PinMapping<"John Doe">: This is incorrect syntax for working with dictionaries in UiPath.

175. Frage
When processing a document type that comes in a high variety of layouts, what is the recommended data extraction methodology?

• A. Hybrid data extraction.
• B. Model-based data extraction.
• C. Manual data extraction.
• D. Rule-based data extraction.

Antwort: A

Begründung:
Based on the classification of documents, there are two common types of data extraction methodologies: rule- based data extraction and model-based data extraction1. Rule-based data extraction targets structured documents, while model-based data extraction is used to process semi-structured and unstructured documents1. However, neither of these methods alone can handle the high variety of layouts that some document types may have. Therefore, a hybrid data extraction approach is recommended, which combines the strengths of both methods and allows for more flexibility and accuracy23. A hybrid data extraction approach can use one or more extractors, such as RegEx Based Extractor, Form Extractor, Intelligent Form Extractor, Machine Learning Extractor, or FlexiCapture Extractor, depending on the document type and the fields of interest3. The Data Extraction Scope activity in UiPath enables the configuration and execution of a hybrid data extraction methodology, by allowing the user to customize which fields are requested from each extractor, what is the minimum confidence threshold for a given data point extracted by each extractor, what is the taxonomy mapping, at field level, between the project taxonomy and the extractor's internal taxonomy (if any), and how to implement "fall-back" rules for data extraction2.
References: 2: Data Extraction Overview 3: Data Extraction 1: Document Processing with Improved Data Extraction

176. Frage
Which of the following extractors can be used for Data Extraction Scope activity?

• A. Regex Based Extractor. Form Extractor. Intelligent Form Extractor, and Machine Learning Extractor.
• B. Intelligent Form Extractor, Machine Learning Extractor. Logic Extractor, and Regex Based Extractor.
• C. Full Extractor. Machine Learning Extractor, Intelligent Form Extractor, and Regex Based Extractor.
• D. Form Extractor Incremental Extractor Machine Learning Extractor and Intelligent Form Extractor

Antwort: A

Begründung:
The Data Extraction Scope activity provides a scope for extractor activities, enabling you to configure them according to the document types defined in your taxonomy. The output of the activity is stored in an ExtractionResult variable, containing all automatically extracted data, and can be used as input for the Export Extraction Results activity. This activity also features a Configure Extractors wizard, which lets you specify exactly what fields from the document types defined in the taxonomy you want to extract1.
The extractors that can be used for Data Extraction Scope activity are:
* Regex Based Extractor: This extractor enables you to use regular expressions to extract data from text documents. You can define your own expressions or use the predefined ones from the Regex Based Extractor Configuration wizard2.
* Form Extractor: This extractor enables you to extract data from semi-structured documents, such as invoices, receipts, or purchase orders, based on the position and relative distance of the fields. You can define the templates for each document type using the Form Extractor Configuration wizard3.
* Intelligent Form Extractor: This extractor enables you to extract data from semi-structured documents, such as invoices, receipts, or purchase orders, based on the labels and values of the fields. You can define the fields for each document type using the Intelligent Form Extractor Configuration wizard.
* Machine Learning Extractor: This extractor enables you to extract data from any type of document, using a machine learning model that is trained on your data. You can use the predefined models from UiPath or your own custom models hosted on AI Center or other platforms. You can configure the fields and the model for each document type using the Machine Learning Extractor Configuration wizard.
References: 1: Data Extraction Scope 2: Regex Based Extractor 3: Form Extractor : Intelligent Form Extractor: Machine Learning Extractor

177. Frage
How can a Pipeline be scheduled?

• A. A Pipeline can be scheduled at a single future date.
• B. A Pipeline can be scheduled at a single future date or with a recurring schedule.
• C. A Pipeline can be scheduled with a recurring schedule.
• D. A Pipeline can be scheduled at multiple future dates or with a recurring schedule.

Antwort: B

Begründung:
In UiPath's AI Center, a Pipeline can be scheduled for execution either at a specific future date or with a recurring schedule. This allows for flexibility in automating the retraining or execution of machine learning models based on predefined time intervals or specific dates. For example, you can schedule a pipeline to run once on a given date or set it to run daily, weekly, or monthly, depending on the project's needs.
For more information, refer to:
* UiPath AI Center Documentation: Pipeline Scheduling
* Automation Pipelines in AI Center: Pipeline Execution and Scheduling

178. Frage
What new capability has been introduced for processing unstructured documents in the 2023.10 release?

• A. Only using pre-trained extraction models.
• B. Generative capabilities for classifying various document types.
• C. Real-time document translation.
• D. Manual classification of document types.

Antwort: B

Begründung:
In the 2023.10 release of UiPath, a significant new feature is the introduction of generative capabilities for classifying various document types. This update allows for more advanced handling of unstructured data by leveraging AI to automatically generate classifications, even for document types that the model hasn't encountered before. This feature enhances the flexibility and power of Document Understanding, enabling organizations to handle a wider variety of documents without needing extensive manual setup for each new type.
(Source: UiPath 2023.10 Release Notes)

179. Frage
......

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