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Preguntas del examen MLS-C01 2024 actualizadas: Prepárate para los exámenes, AWS Certified Machine Learning | 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
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 MENOS esfuerzo para poder consultar estos datos?
A. Utilice AWS Data Pipeline para transformar los datos y Amazon RDS para ejecutar consultas
B. Utilizar AWS Glue para catalogar los datos y Amazon Athena para ejecutar consultas
C. Utilizar AWS Batch para ejecutar ETL en los datos y Amazon Aurora para ejecutar los quenes
D. Utilizar AWS Lambda para transformar los datos y Amazon Kinesis Data Analytics para ejecutar consultas
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #2
Un especialista en aprendizaje automático está entrenando un modelo para identificar la marca y el modelo de vehículos en imágenes El especialista desea utilizar el aprendizaje por transferencia y un modelo existente entrenado en imágenes de objetos generales El especialista recopiló un gran conjunto de datos personalizado de imágenes que contienen diferentes marcas y modelos de vehículos
A. Inicializar el modelo con pesos aleatorios en todas las capas, incluida la última capa totalmente conectada
B. Inicializar el modelo con pesos preentrenados en todas las capas y sustituir la última capa totalmente conectadA
C. Inicializar el modelo con pesos aleatorios en todas las capas y sustituir la última capa totalmente conectada
D. Inicializar el modelo con pesos preentrenados en todas las capas, incluida la última capa totalmente conectada
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #3
Example Corp celebra un evento de ventas anual de octubre a diciembre. La empresa dispone de datos de ventas secuenciales de los últimos 15 años y desea utilizar Amazon ML para predecir las ventas del próximo evento de este año. ¿Qué método debería utilizar Example Corp para dividir los datos en un conjunto de datos de entrenamiento y un conjunto de datos de evaluación?
A. Divida previamente los datos antes de subirlos a Amazon S3
B. Hacer que Amazon ML divida los datos aleatoriamente
C. Hacer que Amazon ML divida los datos secuencialmente
D. Realizar una validación cruzada personalizada de los datos
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #4
Una empresa de fabricación pide a su especialista en aprendizaje automático que desarrolle un modelo que clasifique las piezas defectuosas en uno de ocho tipos de defectos. Durante el entrenamiento inicial del modelo de clasificación de imágenes, el especialista observa que la precisión de validación es del 80%, mientras que la precisión de entrenamiento es del 90%. Se sabe que el rendimiento a nivel humano para este tipo de clasificación de imágenes es de alrededor del 90%
A. Un mayor tiempo de entrenamiento
B. Ampliar la red
C. Utilizar un optimizador diferente
D. Utilizar alguna forma de regularización
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #5
Un especialista en aprendizaje automático está construyendo un modelo de predicción para un gran número de características utilizando modelos lineales, como la regresión lineal y la regresión logística Durante el análisis exploratorio de datos, el especialista observa que muchas características están altamente correlacionadas entre sí Esto puede hacer que el modelo sea inestable ¿Qué se debe hacer para reducir el impacto de tener un número tan grande de características?
A. Realizar la codificación de una sola vez en características altamente correlacionadas
B. Utilizar la multiplicación de matrices en características altamente correlacionadas
C. Crear un nuevo espacio de características mediante el análisis de componentes principales (ACP)
D. Aplicar el coeficiente de correlación de Pearson
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Respuesta correcta: BD

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