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Apruebe su examen MLS-C01 con las pruebas de práctica 2024 actualizadas, Aprendizaje automático certificado por AWS | SPOTO

El examen AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) es un paso crucial para las personas que desempeñan funciones de desarrollo o ciencia de datos, ya que valida su competencia en la creación, la capacitación, el ajuste y la implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) con la nube de AWS. SPOTO ofrece 2024 pruebas de práctica actualizadas para ayudarle a prepararse eficazmente para el examen MLS-C01. Nuestras preguntas y respuestas de examen, junto con los volcados de examen y las preguntas de muestra, proporcionan una cobertura completa de los conceptos clave de ML y los servicios de AWS. Accede a nuestros materiales de examen y al simulador de examen para simular las condiciones reales del examen, aumentando tu confianza y preparación para el examen MLS-C01. Con la guía experta y los recursos de estudio comprobados de SPOTO, puedes aprobar tu examen AWS Certified Machine Learning-Specialty con facilidad. Prepárate con las pruebas de práctica MLS-C01 actualizadas de SPOTO y embárcate en un viaje exitoso hacia la certificación ML de AWS.
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Cuestionar #1
Un especialista en aprendizaje automático está desarrollando un motor de recomendación para un blog de fotografía Dada una imagen, el motor de recomendación debe mostrar una imagen que capture objetos similares Al especialista le gustaría crear una función de representación numérica para realizar búsquedas de vecino más cercano ¿Qué acciones permitirían al especialista obtener representaciones numéricas relevantes?
A. Reducir la resolución de la imagen y utilizar los valores de los píxeles de resolución reducida como características
B. Utilizar Amazon Mechanical Turk para etiquetar el contenido de las imágenes y crear una representación de un disparo que indique la presencia de etiquetas específicas
C. Pasar las imágenes por una red neuronal entrenada en ImageNet y recoger los vectores de características de la penúltima capa
D. Promediar los colores por canal para obtener representaciones tridimensionales de las imágenes
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Respuesta correcta: BD
Cuestionar #2
Un organismo recopila información censal en un país para determinar las necesidades sanitarias y de programas sociales por provincia y ciudad. El formulario del censo recoge las respuestas de aproximadamente 500 preguntas de cada ciudadano ¿Qué combinación de algoritmos proporcionaría los datos adecuados? (Seleccione DOS)
A. El algoritmo de las máquinas de factorización (FM)
B. El algoritmo Latent Dirichlet Allocation (LDA)
C. El algoritmo de análisis de componentes principales (ACP)
D. El algoritmo k-means
E. El algoritmo Random Cut Forest (RCF)
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #3
Un equipo de ciencia de datos de una gran empresa utiliza cuadernos de Amazon SageMaker para obtener acceso a los datos almacenados en buckets de Amazon S3. Al equipo de seguridad de TI le preocupa que las instancias de notebook con acceso a Internet creen una vulnerabilidad de seguridad en la que el código malicioso que se ejecuta en las instancias podría poner en peligro la privacidad de los datos. La compañía exige que todas las instancias permanezcan dentro de una VPC segura sin acceso a Internet, y el tráfico de comunicación de datos debe permanecer dentro de la red de AWS. ¿Cómo debe configurar el equipo de ciencia de datos el notebo
A. Asociar el bloc de notas de Amazon SageMaker con una subred privada en una VP
B. Coloque el punto final de Amazon SageMaker y los buckets de S3 en la misma VPC
C. Asociar el bloc de notas de Amazon SageMaker con una subred privada en una VP
D. Utilizar políticas 1AM para conceder acceso a Amazon S3 y Amazon SageMaker
E. Asociar el bloc de notas de Amazon SageMaker con una subred privada en una VP
F. Asegúrese de que la VPC dispone de puntos finales de VPC de S3 y puntos finales de VPC de Amazon SageMaker asociados a ellA
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #4
Un especialista en aprendizaje automático debe crear un modelo supervisado de reconocimiento de imágenes para identificar un gato. El especialista en ML realiza algunas pruebas y registra los siguientes resultados para un clasificador de imágenes basado en una red neuronal: Número total de imágenes disponibles = 1.000 Imágenes del conjunto de prueba = 100 (conjunto de prueba constante) El Especialista en ML observa que, en más del 75% de las imágenes mal clasificadas, los gatos eran sostenidos boca abajo por sus dueños. ¿Qué técnicas puede utilizar el especialista en ML para mejorar este error de prueba específico?
A. Aumentar los datos de entrenamiento añadiendo variación en la rotación de las imágenes de entrenamiento
B. Aumentar el número de épocas para el entrenamiento del modelo
C. Aumentar el número de capas de la red neuronal
D. Aumentar la tasa de abandono de la penúltima capA
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #5
Un especialista en aprendizaje automático necesita mover y transformar datos para prepararlos para el entrenamiento Algunos de los datos deben procesarse casi en tiempo real y otros pueden moverse cada hora Existen trabajos MapReduce de Amazon EMR para limpiar y realizar ingeniería de características en los datos ¿Cuál de los siguientes servicios puede alimentar datos a los trabajos MapReduce? (Seleccione DOS)
A. AWSDMS
B. Amazon Kinesis
C. Canalización de datos de AWS
D. Atenea amazónica
E. Amazon ES
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Respuesta correcta: BD
Cuestionar #6
Un diccionario interactivo en línea quiere añadir un widget que muestre palabras utilizadas en contextos similares. A un especialista en aprendizaje automático se le pide que proporcione características de palabras para el modelo de vecino más cercano descendente que alimenta el widget. ¿Qué debe hacer el especialista para cumplir estos requisitos?
A. Crear vectores de codificación de una sola palabrA
B. Producir un conjunto de sinónimos para cada palabra utilizando Amazon Mechanical Turk
C. Crear factores de incrustación de palabras que almacenen la distancia de edición con cada otra palabrA
D. Descarga de incrustaciones de palabras preentrenadas en un gran corpus
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #7
Una compañía de seguros está desarrollando un nuevo dispositivo para vehículos que utiliza una cámara para observar el comportamiento de los conductores y alertarles cuando parecen distraídos La compañía creó aproximadamente 10.000 imágenes de entrenamiento en un entorno controlado que un Especialista en Aprendizaje Automático utilizará para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático Durante la evaluación del modelo, el Especialista observa que la tasa de error de entrenamiento disminuye más rápidamente a medida que aumenta el número de épocas y el modelo no está infiriendo con precisión en el unse
A. Añadir gradiente de fuga al modelo
B. Aumentar los datos de entrenamiento
C. Hacer compleja la arquitectura de la red neuronal
D. Utilizar la comprobación de gradientes en el modelo
E. Añadir regularización L2 al modelo
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Respuesta correcta: CD
Cuestionar #8
Un operador de redes móviles está construyendo una plataforma de análisis para analizar y optimizar las operaciones de una empresa utilizando Amazon Athena y Amazon S3 Los sistemas de origen envían datos en formato CSV en tiempo real El equipo de ingeniería de datos quiere transformar los datos al formato Apache Parquet antes de almacenarlos en Amazon S3 ¿Qué solución requiere el MENOR esfuerzo de implementación?
A. Ingesta de datos
B. Ingerir datos
C. Ingesta de datos
D. Ingest
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #9
¿Cuál de las siguientes métricas debería utilizar generalmente un especialista en aprendizaje automático para comparar/evaluar modelos de clasificación de aprendizaje automático entre sí?
A. Convocatoria
B. Tasa de clasificación errónea
C. Porcentaje medio de error absoluto (MAPE)
D. Área bajo la curva ROC (AUC)
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Respuesta correcta: B

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