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MLS-C01試験対策:最新模擬試験、AWS認定機械学習|SPOTO

AWS Certified Machine Learning-Specialty(MLS-C01)試験は、開発またはデータサイエンスの役割を担うITプロフェッショナルにとって重要なマイルストーンです。この試験は、AWSクラウドを使用した機械学習モデルの構築、トレーニング、チューニング、およびデプロイにおける受験者のスキルを評価することに重点を置いています。この認定は、Amazon SageMaker、AWS Lambda、Amazon S3など、MLタスクのためのAWSサービスの活用に精通していることを証明します。試験準備のために、受験者は、試験問題と解答、模擬試験、サンプル問題、試験ダンプなどのさまざまなリソースを利用できます。これらの資料は、試験形式に慣れ、重要な概念を理解し、試験条件下での問題解決の練習に役立ちます。また、試験シミュレーターやオンライン試験問題集を利用することで、準備態勢と自信を高めることができます。SPOTOはMLS-C01認定資格のための最新の模擬試験を提供し、受験者に現実的な試験シミュレーションと貴重な練習機会を提供します。これらのリソースにアクセスすることで、試験練習を簡単かつ効果的に行うことができ、試験の成功につながります。
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質問 #1
機械学習のスペシャリストが、エンドポイントの自動スケーリング構成に適切な SageMakerVariant Invocations Per Instance 設定を決定したいと考えています。このスペシャリストは、単一のインスタンスで負荷テストを実行し、サービス劣化のないピークリクエスト/秒(RPS)が約 20 RPS であると判断しました。
A. 10
B. 30
C. 600
D. 2,400
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正解: C

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質問 #2
あるデータサイエンス・チームは、機械学習モデルでよく使われる大量の学習データを保存するデータセット・リポジトリを設計している。データ・サイエンティストは毎日、任意の数の新しいデータセットを作成する可能性があるため、ソリューションは自動的に拡張され、費用対効果が高くなければならない。また、SQLを使ってデータを探索できなければならない。このシナリオに最も適したストレージ方式はどれでしょうか?
A. データセットをファイルとしてAmazon S3に保存する。
B. Amazon EC2インスタンスに接続されたAmazon EBSボリュームに、データセットをファイルとして保存する。
C. データセットをテーブルとしてマルチノードのAmazon Redshiftクラスタに保存する。
D. Amazon DynamoDBにグローバルテーブルとしてデータセットを保存する。
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正解: B
質問 #3
表示されているグラフは、ある時系列をテストするためのフォレンジング・モデルのものである。グラフだけを考慮すると、機械学習の専門家はモデルの動作についてどの結論を出すべきか?
A. このモデルは、トレンドと季節性の両方をよく予測している。
B. モデルはトレンドをよく予測するが、季節性は予測しない。
C. モデルは季節性をよく予測するが、トレンドは予測しない。
D. モデルはトレンドや季節性をうまく予測できない。
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正解: B
質問 #4
ニューラルネットワークのプロジェクトに取り組んでいるとき、機械学習のスペシャリストが、データ中のいくつかの特徴が非常に大きく、その結果、このデータがコスト関数でより重み付けされていることを発見した。 バックプロパゲーション中の収束をより確実にするために、スペシャリストは何をすべきか?
A. 次元削減
B. データの正規化
C. モデルの規制
D. 少数派のためのデータ補強
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正解: D
質問 #5
機械学習の専門家が、ニューヨーク市の公共交通機関について記述したデータセットに、完全なベイジアン・ネットワークを実装している。確率変数の1つは離散変数で,平均3分でバスが10分ごとに循環していることを仮定して,ニューヨーカーが何分バスを待つかを表す.MLスペシャリストはこの変数にどの事前確率分布を使用すべきでしょうか?
A. ポアソン分布、
B. 一様分布
C. 正規分布
D. 二項分布
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正解: D
質問 #6
機械学習のスペシャリストが、カスタムResNetモデルをDockerコンテナにパッケージ化し、Amazon SageMakerをトレーニングに活用しています。スペシャリストはモデルのトレーニングにAmazon EC2 P3インスタンスを使用しており、NVIDIA GPUを活用するためにDockerコンテナを適切に設定する必要があります。スペシャリストは何をする必要がありますか?
A. DockerイメージにNVIDIAドライバをバンドルします。
B. NVIDIA-Dockerと互換性のあるDockerコンテナを構築する。
C. GPUインスタンス上で実行するために、Dockerコンテナのファイル構造を整理する。
D. Amazon SageMaker CreateTrainingJob リクエストボディに GPU フラグを設定します。
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正解: C
質問 #7
機械学習のスペシャリストが、世界中の企業のセキュリティイベントをリアルタイムで管理している大手サイバーセキュリティ企業と仕事をしている。サイバーセキュリティ企業は、機械学習を使用して、取り込まれたデータの異常として悪意のあるイベントをスコア化できるソリューションを設計したいと考えている。
A. Amazon Kinesis Data Firehoseを使用してデータをインジェストし、Amazon Kinesis Data Analytics Random Cut Forest (RCF)を使用して異常検知を行う。 その後、Kinesis Data Firehoseを使用して結果をAmazon S3にストリーミングする。
B. Amazon EMを使ってApache Spark Streamingにデータを取り込む。
C. そして、Spark MLlibとk-meansを使用して異常検知を行い、その結果をデータレイクとしてAmazon EMRをレプリケーション係数3で使用してApache Hadoop分散ファイルシステム(HDFS)に保存する。
D. データをインジェストしてAmazon S3に保存する AWS BatchとAWS Deep Learning AMIを使用して、Amazon S3のデータでTensorFlowを使用してk-meansモデルをトレーニングする。
E. データを取り込み、Amazon S3に保存する。オンデマンドでトリガーされるAWS Glueジョブが新しいデータを変換し、Amazon SageMakerに内蔵されているランダムカットフォレスト(RCF)モデルを使用してデータの異常を検出する。
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正解: A

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  • Botswana+267
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  • British Virgin Islands+1284
  • Brunei+673
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  • Burkina Faso+226
  • Burundi (Uburundi)+257
  • Cambodia (កម្ពុជា)+855
  • Cameroon (Cameroun)+237
  • Canada+1
  • Cape Verde (Kabu Verdi)+238
  • Caribbean Netherlands+599
  • Cayman Islands+1345
  • Central African Republic (République centrafricaine)+236
  • Chad (Tchad)+235
  • Chile+56
  • China (中国)+86
  • Christmas Island+61
  • Cocos (Keeling) Islands+61
  • Colombia+57
  • Comoros (‫جزر القمر‬‎)+269
  • Congo (DRC) (Jamhuri ya Kidemokrasia ya Kongo)+243
  • Congo (Republic) (Congo-Brazzaville)+242
  • Cook Islands+682
  • Costa Rica+506
  • Côte d’Ivoire+225
  • Croatia (Hrvatska)+385
  • Cuba+53
  • Curaçao+599
  • Cyprus (Κύπρος)+357
  • Czech Republic (Česká republika)+420
  • Denmark (Danmark)+45
  • Djibouti+253
  • Dominica+1767
  • Dominican Republic (República Dominicana)+1
  • Ecuador+593
  • Egypt (‫مصر‬‎)+20
  • El Salvador+503
  • Equatorial Guinea (Guinea Ecuatorial)+240
  • Eritrea+291
  • Estonia (Eesti)+372
  • Ethiopia+251
  • Falkland Islands (Islas Malvinas)+500
  • Faroe Islands (Føroyar)+298
  • Fiji+679
  • Finland (Suomi)+358
  • France+33
  • French Guiana (Guyane française)+594
  • French Polynesia (Polynésie française)+689
  • Gabon+241
  • Gambia+220
  • Georgia (საქართველო)+995
  • Germany (Deutschland)+49
  • Ghana (Gaana)+233
  • Gibraltar+350
  • Greece (Ελλάδα)+30
  • Greenland (Kalaallit Nunaat)+299
  • Grenada+1473
  • Guadeloupe+590
  • Guam+1671
  • Guatemala+502
  • Guernsey+44
  • Guinea (Guinée)+224
  • Guinea-Bissau (Guiné Bissau)+245
  • Guyana+592
  • Haiti+509
  • Honduras+504
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  • Hungary (Magyarország)+36
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  • Kyrgyzstan (Кыргызстан)+996
  • Laos (ລາວ)+856
  • Latvia (Latvija)+371
  • Lebanon (‫لبنان‬‎)+961
  • Lesotho+266
  • Liberia+231
  • Libya (‫ليبيا‬‎)+218
  • Liechtenstein+423
  • Lithuania (Lietuva)+370
  • Luxembourg+352
  • Macau (澳門)+853
  • Macedonia (FYROM) (Македонија)+389
  • Madagascar (Madagasikara)+261
  • Malawi+265
  • Malaysia+60
  • Maldives+960
  • Mali+223
  • Malta+356
  • Marshall Islands+692
  • Martinique+596
  • Mauritania (‫موريتانيا‬‎)+222
  • Mauritius (Moris)+230
  • Mayotte+262
  • Mexico (México)+52
  • Micronesia+691
  • Moldova (Republica Moldova)+373
  • Monaco+377
  • Mongolia (Монгол)+976
  • Montenegro (Crna Gora)+382
  • Montserrat+1664
  • Morocco (‫المغرب‬‎)+212
  • Mozambique (Moçambique)+258
  • Myanmar (Burma) (မြန်မာ)+95
  • Namibia (Namibië)+264
  • Nauru+674
  • Nepal (नेपाल)+977
  • Netherlands (Nederland)+31
  • New Caledonia (Nouvelle-Calédonie)+687
  • New Zealand+64
  • Nicaragua+505
  • Niger (Nijar)+227
  • Nigeria+234
  • Niue+683
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  • Palestine (‫فلسطين‬‎)+970
  • Panama (Panamá)+507
  • Papua New Guinea+675
  • Paraguay+595
  • Peru (Perú)+51
  • Philippines+63
  • Poland (Polska)+48
  • Portugal+351
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  • Réunion (La Réunion)+262
  • Romania (România)+40
  • Russia (Россия)+7
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  • Saint Barthélemy (Saint-Barthélemy)+590
  • Saint Helena+290
  • Saint Kitts and Nevis+1869
  • Saint Lucia+1758
  • Saint Martin (Saint-Martin (partie française))+590
  • Saint Pierre and Miquelon (Saint-Pierre-et-Miquelon)+508
  • Saint Vincent and the Grenadines+1784
  • Samoa+685
  • San Marino+378
  • São Tomé and Príncipe (São Tomé e Príncipe)+239
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