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Preguntas del examen AWS MLS-C01 y prueba práctica de muestra gratuitas

 Exam Name AWS Certified Machine Learning - Specialty (Machine Learning Specialty)
Exam NumberMLS-C01
Exam Price$300 USD
Exam Duration180 minutes
Number of Questions65
Passing Score(750 / 1000 Approx.)

Before you embark on your AWS MLS-C01 certification journey, questions about the test format, the types of questions you'll face, their difficulty level, and the time required to complete the exam can be daunting. Fret not, these AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) sample questions and demo exam can be your guiding light in dispelling these doubts and preparing you to face the challenge head-on.

The surefire route to conquering the AWS MLS-C01 exam lies in the continuous enhancement of your knowledge. To assess your learning and pinpoint areas that require improvement while familiarizing yourself with the actual exam format, we strongly recommend that you practice with our Premium AWS MLS-C01 Certification Practice Exam. This practice test stands as a cornerstone in your preparation strategy for the AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) exam, aiding you in identifying your strengths and weaknesses, honing your time management skills, and giving you a realistic glimpse of the score you can anticipate achieving.

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Cuestionar #1
Un especialista en aprendizaje automático está creando una nueva aplicación de procesamiento del lenguaje natural que procesa un conjunto de datos compuesto por 1 millón de frases. El objetivo es ejecutar Word2Vec para generar incrustaciones de las frases y permitir diferentes tipos de predicciones.
A continuación se muestra un ejemplo del conjunto de datos:
"El rápido ZORRO MARRÓN salta sobre el perro perezoso."
¿Cuáles de las siguientes son las operaciones que el especialista necesita realizar para limpiar y preparar correctamente los datos de forma repetible? (Elija tres.)
A. ealice el etiquetado de parte de discurso y conserve sólo el verbo de acción y los sustantivos
B. ormaliza todas las palabras poniendo la frase en minúsculas
C. Elimine las palabras vacías utilizando un diccionario de palabras vacías en inglés
D. orrige la tipografía de "quck" por "quick"
E. ne-hot codifica todas las palabras de la frase
F. ividir la frase en palabras
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Respuesta correcta: BCF
Cuestionar #2
Un especialista en aprendizaje automático está configurando Amazon SageMaker para que varios científicos de datos puedan obtener acceso a cuadernos, entrenar modelos e implementar puntos de enlace. Para garantizar el mejor desempeño operativo, el especialista necesita poder realizar un seguimiento de la frecuencia con la que los científicos implementan modelos, la utilización de la GPU y la CPU en los puntos de enlace de SageMaker implementados y todos los errores que se generan cuando se invoca un punto de enlace.
¿Qué servicios están integrados con Amazon SageMaker para realizar un seguimiento de esta información? (Elija dos.)
A. WS CloudTrail
B. WS Salud
C. sesor de confianza de AWS
D. Amazon CloudWatch
E. WS Config
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Respuesta correcta: AD
Cuestionar #3
Un ingeniero de datos necesita construir un modelo utilizando un conjunto de datos que contiene información de tarjetas de crédito de clientes. Cómo puede garantizar el ingeniero de datos que los datos permanezcan encriptados y que la información de la tarjeta de crédito esté segura?
A. se a custom encryption algorithm to encrypt the data and store the data on an Amazon SageMaker instance in a VPC
B. se an IAM policy to encrypt the data on the Amazon S3 bucket and Amazon Kinesis to automatically discard credit card numbers and insert fake credit card numbers
C. se an Amazon SageMaker launch configuration to encrypt the data once it is copied to the SageMaker instance in a VPC
D. se AWS KMS to encrypt the data on Amazon S3 and Amazon SageMaker, and redact the credit card numbers from the customer data with AWS Glue
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #4
Una empresa de fabricación tiene datos estructurados y no estructurados almacenados en un bucket de Amazon S3. Un especialista en aprendizaje automático desea utilizar SQL para ejecutar consultas en estos datos.
¿Qué solución requiere el MENOR esfuerzo para poder consultar estos datos?
A. tilizar AWS Data Pipeline para transformar los datos y Amazon RDS para ejecutar las consultas
B. tilizar AWS Glue para catalogar los datos y Amazon Athena para ejecutar consultas
C. tilizar AWS Batch para ejecutar ETL en los datos y Amazon Aurora para ejecutar las consultas
D. tilice AWS Lambda para transformar los datos y Amazon Kinesis Data Analytics para ejecutar consultas
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #5
Un equipo de aprendizaje automático utiliza Amazon SageMaker para entrenar un modelo clasificador de dígitos manuscritos Apache MXNet mediante un conjunto de datos de investigación. El equipo desea recibir una notificación cuando el modelo esté sobreajustado.
Los auditores desean ver el informe de actividad de registro de Amazon SageMaker para asegurarse de que no hay llamadas no autorizadas a la API.
¿Qué debe hacer el equipo de aprendizaje automático para cumplir los requisitos con la menor cantidad de código y el menor número de pasos?
A. mplementar una función de AWS Lambda para registrar las llamadas a la API de Amazon SageMaker en Amazon S3
B. Utilice AWS CloudTrail para registrar las llamadas a la API de Amazon SageMaker en Amazon S3
C. mplementar una función de AWS Lambda para registrar las llamadas a la API de Amazon SageMaker en AWS CloudTrail
D. Utilice AWS CloudTrail para registrar las llamadas a la API de Amazon SageMaker en Amazon S3
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #6
Durante el entrenamiento por minilotes de una red neuronal para un problema de clasificación, un científico de datos observa que la precisión del entrenamiento oscila.
¿Cuál es la causa MÁS probable de este problema?
A. La distribución de clases en el conjunto de datos está desequilibrada
B. l barajado de conjuntos de datos está desactivado
C. l tamaño del lote es demasiado grande
D. a tasa de aprendizaje es muy alta
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #7
Un especialista en aprendizaje automático debe crear un proceso para consultar un conjunto de datos en Amazon S3 mediante Amazon Athena. El conjunto de datos contiene más de 800 000 registros almacenados como archivos CSV de texto sin formato.
Cada registro contiene 200 columnas y tiene un tamaño aproximado de 1,5 MB. La mayoría de las consultas abarcarán entre 5 y 10 columnas solamente.
¿Cómo debe transformar el conjunto de datos el especialista en aprendizaje automático para minimizar el tiempo de ejecución de la consulta?
A. onvertir los registros al formato Apache Parquet
B. onvertir los registros a formato JSON
C. onvertir los registros a formato CSV GZIP
D. onvertir los registros a formato XML
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #8
Un especialista en aprendizaje automático necesita poder ingerir datos de flujo y almacenarlos en archivos Apache Parquet para su exploración y análisis.
¿Cuál de los siguientes servicios podría tanto ingerir como almacenar estos datos en el formato correcto?
A. WS DMS
B. lujos de datos de Amazon Kinesis
C. anguera de datos de Amazon Kinesis
D. nálisis de datos de Amazon Kinesis
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #9
Un Especialista en Aprendizaje Automático entrenó un modelo de regresión, pero la primera iteración necesita optimizarse.El Especialista necesita entender si el modelo está sobreestimando o subestimando el objetivo con mayor frecuencia.
¿Qué opción puede usar el Especialista para determinar si está sobreestimando o subestimando el valor objetivo?
A. rror cuadrático medio (RMSE)
B. arcelas residuales
C. rea bajo la curva
D. atriz de confusión
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #10
Un especialista en aprendizaje automático está empaquetando un modelo ResNet personalizado en un contenedor Docker para que la empresa pueda aprovechar Amazon SageMaker para el entrenamiento. El especialista está utilizando instancias de Amazon EC2 P3 para entrenar el modelo y necesita configurar correctamente el contenedor Docker para aprovechar las GPU NVIDIA
A. undle los controladores NVIDIA con la imagen Docker
B. onstruir el contenedor Docker para que sea compatible con NVIDIA-Docker
C. rganizar la estructura de archivos del contenedor Docker para ejecutar en instancias GPU
D. Establezca el indicador GPU en el cuerpo de la solicitud CreateTrainingJob de Amazon SageMaker
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Respuesta correcta: B

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