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Domine los exámenes MLS-C01 con preguntas de examen y materiales de estudio, Aprendizaje automático certificado de AWS | SPOTO

El examen AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) está diseñado para profesionales en funciones de desarrollo o ciencia de datos, y se centra en la creación, capacitación, ajuste e implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en la nube de AWS. Dominar el examen MLS-C01 requiere una preparación exhaustiva y acceso a materiales de estudio fiables. SPOTO ofrece preguntas de examen completas y materiales de estudio adaptados para ayudarte a tener éxito en el examen AWS Certified Machine Learning-Specialty. Nuestras pruebas de práctica cubren una amplia gama de temas y escenarios, lo que le permite familiarizarse con el formato del examen y los tipos de preguntas que puede encontrar. Además, nuestros volcados de examen proporcionan información valiosa sobre conceptos clave y áreas de interés para el examen. El acceso gratuito a nuestros ejemplos de preguntas le permite hacerse una idea del nivel de detalle y complejidad que se espera del examen MLS-C01. Combina estos recursos con nuestras respuestas y sesiones de práctica del examen para mejorar tu preparación y aumentar tu confianza para el día del examen. Prepárese eficazmente con el simulador de examen y las preguntas de examen online de SPOTO, garantizando que está bien equipado para enfrentarse al examen MLS-C01 y demostrar su experiencia en aprendizaje automático en la nube de AWS.
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Cuestionar #1
Un especialista en aprendizaje automático utiliza una instancia de bloc de notas de Amazon SageMaker en una subred privada de una VPC corporativa. El especialista en ML tiene datos importantes almacenados en el volumen de Amazon EBS de la instancia de bloc de notas de Amazon SageMaker y necesita realizar una snapshot de dicho volumen de EBS. Sin embargo, el especialista en ML no puede encontrar el volumen de EBS de la instancia de bloc de notas de Amazon SageMaker ni la instancia de Amazon EC2 en la VPC. ¿Por qué el especialista en ML no ve la instancia visible en la VPC?
A. Las instancias de bloc de notas de Amazon SageMaker se basan en las instancias EC2 de la cuenta del cliente, pero se ejecutan fuera de las VPC
B. Las instancias de bloc de notas de Amazon SageMaker se basan en el servicio Amazon ECS dentro de las cuentas de cliente
C. Las instancias de bloc de notas de Amazon SageMaker se basan en instancias EC2 que se ejecutan en cuentas de servicio de AWS
D. Las instancias de bloc de notas de Amazon SageMaker se basan en instancias de AWS ECS que se ejecutan en cuentas de servicio de AWS
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #2
Un especialista en aprendizaje automático ha creado un modelo utilizando los algoritmos integrados de Amazon SageMaker y no está obteniendo los resultados precisos esperados El especialista desea utilizar la optimización de hiperparámetros para aumentar la precisión del modelo ¿Qué método es el MÁS repetible y requiere la MENOR cantidad de esfuerzo para lograrlo?
A. Lanzar múltiples trabajos de entrenamiento en paralelo con diferentes hiperparámetros
B. Crear un flujo de trabajo de AWS Step Functions que monitorice la precisión en Amazon CloudWatch Logs y relance el trabajo de entrenamiento con una lista definida de hiperparámetros
C. Crear un trabajo de ajuste de hiperparámetros y establecer la precisión como métrica objetivo
D. Crear un paseo aleatorio en el espacio de parámetros para iterar a través de un rango de valores que deberían utilizarse para cada hiperparámetro individual
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Respuesta correcta: AD
Cuestionar #3
Un especialista en aprendizaje automático necesita crear un repositorio de datos para albergar una gran cantidad de datos de entrenamiento basados en el tiempo para un nuevo modelo. En el sistema fuente, se añaden nuevos archivos cada hora A lo largo de un único periodo de 24 horas, el volumen de actualizaciones horarias cambiará significativamente. El especialista siempre quiere entrenar en las últimas 24 horas de los datos ¿Qué tipo de repositorio de datos es la solución MÁS rentable?
A. Una instancia de Amazon EC2 respaldada por Amazon EBS con directorios horarios
B. Una base de datos de Amazon RDS con particiones de tablas horarias
C. Un lago de datos de Amazon S3 con prefijos de objetos cada hora
D. Un clúster de Amazon EMR con particiones de colmena horarias en volúmenes de Amazon EBS
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #4
Un científico de datos está trabajando en una aplicación que realiza análisis de sentimientos. La precisión de la validación es baja y el científico de datos cree que la causa puede ser la riqueza del vocabulario y la baja frecuencia media de las palabras en el conjunto de datos
A. Analistas sintácticos y detección de entidades de Amazon Comprehend
B. Modo permitido de Amazon SageMaker BlazingText
C. Eliminación de las palabras vacías y de la raíz del juego de herramientas de lenguaje natural (NLTK)
D. Vectorizadores de frecuencia de términos-frecuencia inversa de documentos (TF-IDF) de Scikit-learn
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Respuesta correcta: DEF
Cuestionar #5
Un servicio de monitorización genera 1 TB de datos de registro de métricas de escala cada minuto Un equipo de investigación realiza consultas en estos datos mediante Amazon Athena Las consultas se ejecutan lentamente debido al gran volumen de datos, y el equipo requiere un mejor rendimiento ¿Cómo se deben almacenar los registros en Amazon S3 para mejorar el rendimiento de las consultas?
A. Ficheros CSV
B. Ficheros Parquet
C. JSON comprimido
D. RecordIO
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #6
Un especialista en aprendizaje automático está utilizando Apache Spark para preprocesar datos de entrenamiento Como parte de la canalización de Spark, el especialista desea utilizar Amazon SageMaker para entrenar un modelo y alojarlo ¿Cuál de las siguientes acciones realizaría el especialista para integrar la aplicación Spark con SageMaker? (Seleccione TRES)
A. Descargar el SDK de AWS para el entorno Spark
B. Instale la biblioteca Spark de SageMaker en el entorno Spark
C. Utilice el estimador adecuado de la biblioteca Spark de SageMaker para entrenar un modelo
D. Comprima los datos de entrenamiento en un archivo ZIP y cárguelo en un bucket predefinido de Amazon S3
E. Utilizar el sageMakerMode
F. Transformar el método para obtener inferencias del modelo alojado en SageMaker G
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Respuesta correcta: ABD
Cuestionar #7
Un especialista en aprendizaje automático está configurando el ajuste automático de modelos en Amazon SageMaker Al utilizar la función de optimización de hiperparámetros, ¿cuál de las siguientes directrices debe seguirse para mejorar la optimización? Elija el número máximo de hiperparámetros admitidos por
A. Amazon SageMaker para buscar el mayor número de combinaciones posibles
B. Especifique un rango de hiperparámetros muy grande para permitir que Amazon SageMaker cubra todos los valores posibles
C. Utilizar hiperparámetros de escala logarítmica para poder buscar en el espacio de hiperparámetros lo más rápidamente posible
D. Ejecutar sólo un trabajo de ajuste de hiperparámetros a la vez y mejorar el ajuste mediante rondas sucesivas de experimentos
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Respuesta correcta: D

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