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MLS-C01試験問題&学習教材でAWS認定機械学習をマスターしよう|SPOTO

AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)試験は、開発またはデータサイエンス職のプロフェッショナル向けに設計されており、AWSクラウド上での機械学習(ML)モデルの構築、トレーニング、チューニング、およびデプロイメントに焦点を当てています。MLS-C01試験をマスターするには、徹底的な準備と信頼できる学習教材へのアクセスが必要です。SPOTOは、あなたがAWS認定Machine Learning-Specialty試験に合格できるようにカスタマイズされた包括的な試験問題と学習教材を提供します。弊社の模擬試験は幅広いトピックとシナリオをカバーしており、試験の形式と出題される可能性のある問題の種類に慣れることができます。さらに、当社の試験用ダンプは、試験の重要な概念と重点分野についての貴重な洞察を提供します。弊社のサンプル問題集を無料でご利用いただくと、MLS-C01試験で予想される詳細や複雑な内容を理解することができます。弊社が提供する模擬試験や解答例と合わせてご利用いただくことで、より効果的な試験対策が行えます。SPOTO の試験シミュレータとオンライン試験問題で効果的に準備を進め、MLS-C01 試験に万全の体制で臨み、AWS クラウド上で機械学習の専門知識を披露してください。
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質問 #1
機械学習のスペシャリストが、企業 VPC のプライベートサブネットで Amazon SageMaker notebook インスタンスを使用しています。ML スペシャリストは、Amazon SageMaker notebook インスタンスの Amazon EBS ボリュームに重要なデータを保存しており、その EBS ボリュームのスナップショットを取得する必要があります。しかし、MLスペシャリストは、VPC内でAmazon SageMakerノートブックインスタンスのEBSボリュームまたはAmazon EC2インスタンスを見つけることができません。なぜMLスペシャリストはVPC内にインスタンスを表示できないのでしょうか?
A. Amazon SageMakerノートブックインスタンスは、顧客アカウント内のEC2インスタンスに基づいていますが、VPCの外で実行されます。
B. Amazon SageMakerノートブックインスタンスは、顧客アカウント内のAmazon ECSサービスに基づいています。
C. Amazon SageMakerノートブックインスタンスは、AWSサービスアカウント内で実行されているEC2インスタンスに基づいています。
D. Amazon SageMaker ノートブックインスタンスは、AWS サービスアカウント内で実行される AWS ECS インスタンスに基づいています。
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正解: D
質問 #2
機械学習のスペシャリストが、Amazon SageMaker 組み込みのアルゴリズムを使ってモデルを構築しましたが、期待通りの正確な結果が得られませんでした。スペシャリストは、ハイパーパラメータ最適化を使用してモデルの精度を上げたいと考えています。
A. 異なるハイパーパラメータで複数のトレーニングジョブを並行して起動する。
B. Amazon CloudWatch Logsで精度を監視し、定義されたハイパーパラメータのリストでトレーニングジョブを再起動するAWS Step Functionsワークフローを作成します。
C. ハイパーパラメータ・チューニング・ジョブを作成し、目的指標として精度を設定する。
D. 各ハイパーパラメータに使用すべき値の範囲を反復するために、パラメータ空間内でランダムウォークを作成する。
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正解: AD
質問 #3
機械学習のスペシャリストは、新しいモデルのための大量の時間ベースのトレーニングデータを保持するためのデータリポジトリを作成する必要があります。ソース・システムでは、1時間ごとに新しいファイルが追加され、1つの24時間を通して、1時間ごとの更新量は大きく変化します。スペシャリストは、常に直近の24時間のデータでトレーニングを行いたいと考えています。 最も費用対効果の高いソリューションはどのタイプのデータリポジトリでしょうか?
A. Amazon EBSでバックアップされたAmazon EC2インスタンスと1時間ごとのディレクトリ
B. 時間単位のテーブル・パーティションを持つAmazon RDSデータベース
C. 時間ごとのオブジェクト接頭辞を持つAmazon S3データレイク
D. Amazon EBSボリューム上に1時間ごとのハイブ・パーティションを持つAmazon EMRクラスタ
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正解: A
質問 #4
あるデータサイエンティストがセンチメント分析を行うアプリケーションに取り組んでいる。検証精度が低く、データ・サイエンティストは、その原因がデータセット内の豊富な語彙と単語の平均頻度の低さにあるのではないかと考えています。 検証精度を向上させるには、どのツールを使用すべきでしょうか?
A. Amazon Comprehend構文解析とエンティティ検出
B. Amazon SageMaker BlazingText 許可モード
C. Natural Language Toolkit (NLTK) のステミングとストップワードの除去
D. Scikit-learn用語頻度-逆文書頻度(TF-IDF)ベクトライザ
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正解: DEF
質問 #5
研究チームは Amazon Athena を使用してこのデータに対してクエリを実行します。大量のデータのためにクエリの実行速度が遅く、チームはより良いパフォーマンスを求めています。
A. CSVファイル
B. パーケットファイル
C. 圧縮JSON
D. レコードIO
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正解: B
質問 #6
機械学習のスペシャリストが、学習データの前処理にApache Sparkを使用しています。Sparkパイプラインの一環として、スペシャリストはモデルのトレーニングとホスティングにAmazon SageMakerを使用したいと考えています。 SparkアプリケーションとSageMakerを統合するために、スペシャリストが行うことは次のうちどれですか?(3つを選択)
A. Spark環境用のAWS SDKをダウンロードする。
B. Spark環境にSageMaker Sparkライブラリをインストールする。
C. SageMaker Spark Library の適切な推定量を使用してモデルをトレーニングします。
D. トレーニングデータをZIPファイルに圧縮し、事前に定義したAmazon S3バケットにアップロードします。
E. sageMakerMode を使用する。
F. SageMaker にホストされているモデルから推論を取得するための変換メソッド G
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正解: ABD
質問 #7
機械学習スペシャリストがAmazon SageMakerで自動モデルチューニングを設定しています。 ハイパーパラメータ最適化機能を使用する場合、最適化を改善するために従うべきガイドラインは次のうちどれですか?でサポートされるハイパーパラメータの最大数を選択します。
A. 可能な限り多くの組み合わせを検索するAmazon SageMaker
B. Amazon SageMakerがすべての可能な値をカバーできるように、非常に大きなハイパーパラメータ範囲を指定する。
C. ハイパーパラメータ空間をできるだけ早く探索できるように、対数スケールのハイパーパラメータを使用する。
D. 一度に1つのハイパーパラメータ・チューニング・ジョブだけを実行し、実験の連続ラウンドを通してチューニングを改善する。
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正解: D

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