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模擬試験でMLS-C01試験に合格しよう 2024年更新、AWS認定機械学習｜SPOTO

AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)試験は、AWSクラウドを使用した機械学習(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の熟練度を検証する、開発またはデータサイエンスの役割の個人にとって重要なステップです。SPOTOはあなたがMLS-C01認定試験に効果的に準備できるよう2024回分の更新された模擬試験を提供します。弊社の試験問題集とサンプル問題集はMLの主要な概念とAWSのサービスを包括的にカバーしています。弊社の試験資料と受験シミュレーターを利用して、弊社のMLS-C01試験に対するあなたの自信と準備を高めることができます。SPOTOの専門家による指導と実績ある学習教材であなたは簡単にAWS Certified Machine Learning-Specialty試験に合格することができます。SPOTOの更新されたMLS-C01模擬試験で準備をし、AWS ML認定資格への成功への旅に出ましょう。
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質問 #1
機械学習のスペシャリストが、写真ブログのレコメンデーション・エンジンを開発している。
A. 画像の解像度を下げ、解像度を下げたピクセル値を特徴として使用する。
B. Amazon Mechanical Turkを使って画像コンテンツにラベルを付け、特定のラベルの存在を示すワンショット表示を作成する。
C. C
D. チャンネルごとに色を平均化し、画像の3次元表現を得る。
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正解: BD
質問 #2
ある国が、県や市ごとの医療や社会プログラムのニーズを把握するために、国勢調査の情報を収集しています。国勢調査では、国民一人一人から約 500 の質問に対する回答を収集する。 適切な洞察が得られるアルゴリズムの組み合わせはどれか。(2つ選択)
A. 因数分解マシン(FM)アルゴリズム
B. 潜在ディリクレ割り当て（LDA）アルゴリズム
C. 主成分分析（PCA）アルゴリズム
D. k平均アルゴリズム
E. ランダムカットフォレスト（RCF）アルゴリズム
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正解: A
質問 #3
ある大企業のデータサイエンスチームは、Amazon S3 バケットに保存されたデータにアクセスするために Amazon SageMaker ノートブックを使用しています。IT セキュリティチームは、インターネットに接続可能なノートブックインスタンスが、インスタンス上で悪意のあるコードが実行されるとデータのプライバシーが侵害される可能性があるというセキュリティ上の脆弱性を生むことを懸念しています。同社は、すべてのインスタンスがインターネットにアクセスできないセキュアなVPC内に留まり、データ通信トラフィックはAWSネットワーク内に留まることを義務付けています。データサイエンスチームは、どのようにnoteboを構成すべきでしょうか？
A. Amazon SageMakerノートブックをVPのプライベートサブネットに関連付ける
B. Amazon SageMakerエンドポイントとS3バケットを同じVPC内に配置する。
C. Amazon SageMakerノートブックをVPのプライベートサブネットに関連付ける
D. 1AM ポリシーを使用して、Amazon S3 と Amazon SageMaker へのアクセスを許可します。
E. Amazon SageMakerノートブックをVPのプライベートサブネットに関連付ける
F. VPC に S3 VPC エンドポイントと Amazon SageMaker VPC エンドポイントが接続されていることを確認します。G
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正解: D
質問 #4
機械学習の専門家は，猫を識別するための教師あり画像認識モデルを構築する必要がある．MLスペシャリストはいくつかのテストを行い、ニューラルネットワークベースの画像分類器について以下の結果を記録する：利用可能な画像の総数 = 1,000 テストセットの画像 = 100 （一定のテストセット） MLスペシャリストは、誤分類された画像の75%以上で、猫が飼い主に逆さまに抱かれていることに気づく。MLスペシャリストは、この特定のテストの誤りを改善するために、どのテクニックを使うことができるでしょうか？
A. トレーニング画像に回転のバリエーションを加えてトレーニングデータを増やす。
B. モデルトレーニングのエポック数を増やす。
C. ニューラルネットワークのレイヤー数を増やす。
D. 最後から2番目のレイヤーのドロップアウト率を上げる。
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正解: B
質問 #5
機械学習のスペシャリストは、トレーニングの準備のためにデータを移動し、変換する必要がある データの一部はほぼリアルタイムで処理する必要があり、他のデータは1時間ごとに移動することができる データのクリーニングとフィーチャーエンジニアリングを実行するために、既存のAmazon EMR MapReduceジョブがある MapReduceジョブにデータを供給できるサービスは次のうちどれですか？
A. AWSDMS
B. アマゾン・キネシス
C. AWSデータパイプライン
D. アマゾン・アテナ
E. アマゾンES
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正解: BD
質問 #6
あるインタラクティブなオンライン辞書が、似たような文脈で使われる単語を表示するウィジェットを追加しようとしている。機械学習のスペシャリストは、ウィジェットを動かす下流の最近傍モデルに単語の特徴を提供するよう求められています。スペシャリストはこれらの要件を満たすために何をすべきでしょうか？
A. ワンホットワード符号化ベクトルを作成する。
B. Amazon Mechanical Turkを使って、すべての単語の類義語を作成する。
C. 他の単語との編集距離を記憶する単語埋め込み因子を作成する。
D. 大規模コーパスで事前学習された単語埋め込みをダウンロードする。
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正解: A
質問 #7
ある保険会社が、カメラを使ってドライバーの行動を観察し、注意散漫と思われる場合に警告を発する、自動車用の新しい装置を開発している。同社は、機械学習スペシャリストが機械学習モデルの訓練と評価に使用する、管理された環境で約10,000枚の訓練用画像を作成した。モデル評価中、スペシャリストは、エポック数が増加するにつれて訓練エラー率が早く減少し、モデルが見た目に正確な推論を行っていないことに気づく。
A. モデルに消失勾配を加える
B. 学習データに対してデータ補強を行う。
C. ニューラルネットワークのアーキテクチャを複雑にする。
D. モデルで勾配チェックを使う
E. モデルにL2正則化を加える
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正解: CD
質問 #8
ある移動体通信事業者が、Amazon AthenaとAmazon S3を使用して、会社の業務を分析し最適化するための分析プラットフォームを構築している。ソースシステムはCSV形式のデータをリアルタイムで送信する。
A. Amazon EC2インスタンス上でApache Kafka Streamsを使用して
B. Amazon Kinesis Data Streamsから
C. Amazon EMRクラスタでApache Spark Structured Streamingを使用して
D. Amazon Kinesis Data Streamsから
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正解: A
質問 #9
機械学習のスペシャリストが、機械学習の分類モデルを互いに比較／評価するために一般的に使用すべきメトリクスは、次のうちどれですか？
A. リコール
B. 誤分類率
C. 平均絶対パーセント誤差（MAPE）
D. ROC曲線下面積（AUC）
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正解: B

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