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MLS-C01認定試験問題集＆模擬テスト、AWS認定機械学習｜SPOTO

AWS認定 Machine Learning-Specialty（MLS-C01）試験は、開発またはデータサイエンスの職務に従事するプロフェッショナルを対象としており、MLモデルの作成、トレーニング、最適化、AWSインフラストラクチャへのデプロイメントのスキルを検証します。SPOTOの模擬試験とMLS-C01認定問題を活用することで、受験者は試験形式に慣れ、知識を試し、改善点を特定することができます。これらのリソースにアクセスすることは、試験への準備を強化し、自信を深め、MLS-C01認定試験に合格する可能性を高めます。SPOTOは模擬試験とMLS-C01認定試験を含む総合的なMLS-C01試験対策パッケージを提供します。これらのリソースは試験問題、サンプル問題、入試問題など、さまざまなトピックをカバーしており、あなたがMLS-C01認定試験に万全の準備をすることを保証します。
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質問 #1
機械学習のスペシャリストは、アプリケーションのためのカスタムビデオレコメンデーションモデルを開発しています。このモデルを訓練するために使用されるデータセットは、数百万のデータポイントで非常に大きく、Amazon S3バケットにホストされています。スペシャリストは、移動に数時間かかり、ノートブックインスタンスに接続されている5GBのAmazon EBSボリュームを超えるため、Amazon SageMakerノートブックインスタンスにこのデータをすべてロードすることを避けたいと考えています。スペシャリストは、モデルを訓練するためにすべてのデータを使用することができるアプローチはどれですか？
A. SageMaker ノートブックにデータの小さいサブセットをロードし、ローカルでトレーニングする。
B. トレーニングコードが実行され、モデルパラメータが妥当であることを確認する。
C. パイプ入力モードを使用して、S3 バケットから完全なデータセットを使用して SageMaker トレーニング ジョブを開始します。
D. AWS Deep Learning AMIでAmazon EC2インスタンスを起動し、S3バケットをインスタンスにアタッチする。
E. トレーニングコードとハイパーパラメータを検証するために、少量のデータでトレーニングする。
F. G
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正解: C
質問 #2
あるデータサイエンティストは、GZIPファイルのデータストリームをリアルタイムで洞察したいと考えています。SQLを使用して、最も短いレイテンシでストリームをクエリできるソリューションはどれでしょうか？
A. Amazon Kinesis Data AnalyticsとAWS Lambda関数でデータを変換する。
B. AWS GlueとカスタムETLスクリプトでデータを変換する。
C. Amazon Kinesisクライアント・ライブラリでデータを変換し、Amazon ESクラスタに保存する。
D. Amazon Kinesis Data Firehoseでデータを変換し、Amazon S3バケットに入れる。
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正解: A
質問 #3
Q22: ある小売チェーンは、Amazon Kinesis Data Firehoseを使用して、20,000店舗のネットワークからAmazon S3に購買レコードを取り込んでいます。改善された機械学習モデルのトレーニングをサポートするために、トレーニングレコードは新しいが単純な変換を必要とし、いくつかの属性は結合される。モデルは毎日再トレーニングされる必要がある。ストアの数が多く、レガシーなデータ取り込みを考えると、どの変更が最も少ない開発工数で済むでしょうか？
A. ストアは、Amazon S3にロードするためにAWS Storage Gateway上でローカルにデータをキャプチャし、AWS Glueを使って変換するように切り替える必要がある。
B. 変換ロジックでApache Sparkを実行するAmazon EMRクラスタをデプロイし、Amazon S3に蓄積されたレコードに対してクラスタを毎日実行させ、新しい/変換されたレコードをAmazon S3に出力する。
C. 変換ロジックを持つAmazon EC2インスタンスをスピンアップし、Amazon S3に蓄積されたデータレコードを変換させ、変換されたレコードをAmazon S3に出力する。
D. SQL を使用して生のレコード属性を単純な変換値に変換する Amazon Kinesis Data Analytics ストリームを Kinesis Data Firehose ストリームの下流に挿入します。
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正解: D
質問 #4
機械学習のスペシャリストは、Amazon Athenaを使用してAmazon S3上のデータセットをクエリするプロセスを構築する必要があります。データセットには、プレーンテキストのCSVファイルとして保存された800.000以上のレコードが含まれています。
A. レコードをApache Parquet形式に変換する。
B. レコードをJSON形式に変換する
C. レコードをGZIP CSV形式に変換する。
D. レコードをXML形式に変換する
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正解: A
質問 #5
ある大手消費財メーカーが、次のような製品を販売している。34種類の歯磨き粉 ?48種類の歯ブラシ ?43 種類のマウスウォッシュ これらの製品の全販売履歴は、Amazon S3 で入手可能です 現在、同社はこれらの製品の需要を予測するために、カスタムビルドの自己回帰積分移動平均（ARIMA）モデルを使用しています 同社は、間もなく発売される新製品の需要を予測したいと考えています どのソリューションが機械学習に適していますか？
A. 新製品の需要を予測するために、カスタム ARIMA モデルを作成する。
B. Amazon SageMaker DeepAR アルゴリズムをトレーニングして、新製品の需要を予測する。
C. Amazon SageMakerのk-meansクラスタリングアルゴリズムをトレーニングして、新製品の需要を予測する。
D. 新製品の需要を予測するために、カスタムXGBoostモデルをトレーニングする。
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正解: C
質問 #6
Q21: 機械学習のスペシャリストが、複数のデータサイエンティストがノートブックにアクセスし、モデルをトレーニングし、エンドポイントをデプロイできるように Amazon SageMaker を設定しています。最高の運用パフォーマンスを保証するために、スペシャリストは、サイエンティストがモデルをデプロイする頻度、デプロイされた SageMaker エンドポイントの GPU と CPU の使用率、およびエンドポイントが呼び出されたときに生成されるすべてのエラーを追跡できる必要があります。この情報を追跡するために Amazon SageMaker と統合されているサービスはどれですか？(2つ選んでください)。
A. AWS CloudTrail
B. AWSヘルス
C. AWSトラステッドアドバイザー
D. アマゾン・クラウドウォッチ
E. AWSコンフィグ
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正解: AD
質問 #7
ある金融サービス会社が、Amazon S3上に堅牢なサーバーレス・データレイクを構築している。データレイクは柔軟性があり、以下の要件を満たす必要がある： * Amazon AthenaとAmazon Redshift Spectrumを通じて、Amazon S3上の新旧データのクエリをサポートすること。 * イベント駆動型のETLパイプラインをサポートすること。 * メタデータを迅速かつ簡単に理解する方法を提供する。どのアプローチがこれらの要件を満たすだろうか？
A. AWS Glue クローラーで S3 データをクロールし、AWS Lambda 関数で AWS Glue ETL ジョブをトリガーし、AWS Glue Data カタログでメタデータを検索・発見する。
B. AWS Glueクローラーを使用してS3データをクロールし、AWS Lambda関数を使用してAWSバッチジョブをトリガーし、外部のApache Hiveメタストアを使用してメタデータを検索および発見する。
C. AWS Glueクローラーを使ってS3データをクロールし、Amazon CloudWatchアラームを使ってAWSバッチジョブをトリガーし、AWS Glueデータカタログを使ってメタデータを検索・発見する。
D. S3データをクロールするためにAWS Glueクローラーを使用し、AWS Glue ETLジョブをトリガーするためにAmazon CloudWatchアラームを使用し、メタデータを検索して発見するために外部のApache Hiveメタストアを使用する。
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正解: C
質問 #8
機械学習の専門家が、人がピザを注文するかどうかを予測するロジスティック回帰モデルを構築している。スペシャリストは、理想的な分類しきい値を持つ最適なモデルを構築しようとしています。異なる分類しきい値がモデルの性能にどのような影響を与えるかを理解するために、スペシャリストはどのようなモデル評価技法を使用すべきでしょうか？
A. 受信者動作特性（ROC）曲線
B. 誤分類率
C. 二乗平均平方根誤差(RM&)
D. L1ノルム
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正解: B

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