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Mejore su preparación para la certificación con las pruebas de prueba MLS-C01, Aprendizaje automático certificado de AWS | SPOTO

2024 AWS MLS-C01 Exam Prep by SPOTO ofrece pruebas de práctica y materiales de estudio completos para el examen AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01). Diseñada para profesionales en funciones de desarrollo o ciencia de datos, esta certificación valida su experiencia en la creación, capacitación, ajuste e implementación de modelos de aprendizaje automático en la nube de AWS. Al dominar las preguntas y respuestas del examen, demostrará su competencia en el aprovechamiento de los servicios de AWS para aplicaciones de ML. Utilice las pruebas de práctica y los volcados de exámenes para medir su preparación y reforzar sus conocimientos de los conceptos de ML. Acceda a materiales y simuladores de examen gratuitos para mejorar su práctica y preparación para el examen. Con los recursos de SPOTO, incluidas las preguntas de muestra y los exámenes de prueba, puede abordar con confianza el examen MLS-C01, allanando el camino para el avance profesional y el reconocimiento en el campo del aprendizaje automático.
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Cuestionar #1
Un especialista en aprendizaje automático preparó el siguiente gráfico que muestra los resultados de k-means para k = [1:10] Teniendo en cuenta el gráfico, ¿cuál es una selección razonable para la elección óptima de k?
A. 1
B. 4
C. 7
D. 10
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #2
Una empresa de juegos ha lanzado un juego en línea en el que se puede empezar a jugar gratis, pero hay que pagar si se quieren utilizar determinadas funciones La empresa necesita crear un sistema automatizado para predecir si un usuario nuevo se convertirá en usuario de pago en el plazo de un año La empresa ha recopilado un conjunto de datos etiquetados de 1 millón de usuarios El conjunto de datos de entrenamiento consta de 1.000 muestras positivas (de usuarios que acabaron pagando en el plazo de un año) y 999.1 muestras negativas (de usuarios que no utilizaron ninguna función de pago) Cada una
A. Añadir más árboles profundos al bosque aleatorio para permitir que el modelo aprenda más características
B. indicar una copia de las muestras de la base de datos de prueba en el conjunto de datos de entrenamiento
C. Generar más muestras positivas duplicando las muestras positivas y añadiendo una pequeña cantidad de ruido a los datos duplicados
D. Cambiar la función de costes de modo que los falsos negativos tengan un mayor impacto en el valor del coste que los falsos positivos
E. Modificar la función de costes para que los falsos positivos tengan un mayor impacto en el valor del coste que los falsos negativos
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #3
Un Especialista en Aprendizaje Automático está preparando los datos para el entrenamiento en Amazon SageMaker El Especialista se transforma en un array .numpy, lo que parece estar afectando negativamente a la velocidad del entrenamiento ¿Qué debería hacer el Especialista para optimizar los datos para el entrenamiento en SageMaker'?
A. Utilice la función de transformación por lotes de SageMaker para transformar los datos de entrenamiento en un DataFrame
B. Utilizar AWS Glue para comprimir los datos en el formato Apache Parquet
C. Transformar el conjunto de datos al formato protobuf de Recordio
D. Utilizar la función de optimización de hiperparámetros de SageMaker para optimizar automáticamente los datos
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #4
Un revendedor en línea tiene un gran conjunto de datos multicolumna al que le falta el 30% de los datos de una columna Un especialista en aprendizaje automático cree que ciertas columnas del conjunto de datos podrían utilizarse para reconstruir los datos que faltan ¿Qué enfoque de reconstrucción debería utilizar el especialista para preservar la integridad del conjunto de datos?
A. Supresión por lista
B. Última observación trasladada
C. Imputación múltiple
D. Sustitución media
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Respuesta correcta: A

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