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무료 AWS MLS-C01 시험 문제 & 샘플 모의고사

 시험 이름 AWS 인증 머신 러닝 - 스페셜티(머신 러닝 스페셜티)
시험 번호MLS-C01
시험 가격$300 USD
시험 기간180분
문제 수65
합격 점수(750 / 1000 약..)

AWS MLS-C01 인증 여정을 시작하기 전에 시험 형식, 직면하게 될 문제 유형, 난이도, 시험 완료에 필요한 시간 등에 대해 궁금한 점이 많을 수 있습니다. 이 AWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS-C01) 샘플 문제와 데모 시험은 이러한 의구심을 해소하고 도전에 정면으로 맞설 수 있는 길잡이가 될 수 있습니다.

AWS MLS-C01 시험을 정복하는 확실한 길은 지속적인 지식의 향상에 있습니다. 실제 시험의 형식에 익숙해지면서 학습을 평가하고 개선이 필요한 영역을 정확히 파악하려면, 우리의 프리미엄 AWS MLS-C01 인증 모의고사를 통해 연습하는 것이 좋습니다. 이 모의고사를 통해 자신의 강점과 약점을 파악하고, 시간 관리 능력을 연마하며, 예상 점수를 현실적으로 파악할 수 있습니다

이 시험은 AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) 시험 준비 전략의 초석이 될 수 있습니다

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질문 #1
한 기계 학습 전문가가 백만 개의 문장으로 구성된 데이터 세트를 처리하는 새로운 자연어 처리 애플리케이션을 만들고 있습니다. 목표는 Word2Vec을 실행하여 문장의 임베딩을 생성하고 다양한 유형의 예측을 가능하게 하는 것입니다.
다음은 데이터 집합의 예입니다.
"갈색 여우가 게으른 개를 뛰어넘는다."
다음 중 전문가가 반복 가능한 방식으로 데이터를 올바르게 살균하고 준비하기 위해 수행해야 하는 작업은 무엇입니까? (3개 선택)
A. 품사 태깅을 수행하고 동작 동사와 명사만 유지합니다
B. 문장을 소문자로 만들어 모든 단어를 정규화합니다
C. #50689;어 중단어 사전을 사용하여 중단어를 제거합니다
D. "quck"의 타이포그래피를 "quick"으로 수정합니다
E. ne-hot은 문장의 모든 단어를 인코딩합니다
F. #47928;장을 단어로 토큰화합니다
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정답: BCF
질문 #2
머신 러닝 전문가가 여러 데이터 과학자가 노트북에 액세스하고, 모델을 학습하고, 엔드포인트를 배포할 수 있도록 Amazon SageMaker를 구성하고 있습니다. 최상의 운영 성능을 보장하기 위해, 전문가는 과학자들이 모델을 배포하는 빈도, 배포된 SageMaker 엔드포인트의 GPU 및 CPU 사용률, 엔드포인트가 호출될 때 생성되는 모든 오류를 추적할 수 있어야 합니다.
이 정보를 추적하기 위해 Amazon SageMaker와 통합되는 서비스는 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)
A. WS 클라우드 트레일
B. WS 상태
C. WS 트러스티드 어드바이저
D. mazon CloudWatch
E. WS 구성
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정답: AD
질문 #3
데이터 엔지니어는 고객 신용카드 정보가 포함된 데이터 집합을 사용하여 모델을 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어가 데이터가 암호화된 상태로 유지되고 신용카드 정보가 안전한지 어떻게 확인할 수 있을까요?
A. 사용자 지정 암호화 알고리즘을 사용하여 데이터를 암호화하고 아마존 세이지메이커 인스턴스의 VPC에 데이터를 저장합니다
B. IAM 정책을 사용하여 Amazon S3 버킷 및 Amazon Kinesis의 데이터를 암호화하여 신용카드 번호를 자동으로 폐기하고 가짜 신용카드 번호를 삽입합니다
C. 아마존 세이지메이커 시작 구성을 사용하여 데이터가 VPC의 세이지메이커 인스턴스에 복사된 후 암호화합니다
D. AWS KMS를 사용하여 Amazon S3 및 Amazon SageMaker의 데이터를 암호화하고 AWS Glue로 고객 데이터에서 신용 카드 번호를 삭제합니다
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정답: D
질문 #4
한 제조 회사가 Amazon S3 버킷에 정형 및 비정형 데이터를 저장하고 있습니다. 머신 러닝 전문가가 SQL을 사용하여 이 데이터에 대한 쿼리를 실행하려고 합니다.
이 데이터를 쿼리하는 데 가장 적은 노력이 필요한 솔루션은 무엇인가요?
A. AWS 데이터 파이프라인을 사용하여 데이터를 변환하고 Amazon RDS를 사용하여 쿼리를 실행합니다
B. AWS Glue를 사용하여 데이터를 카탈로그화하고 Amazon Athena를 사용하여 쿼리를 실행합니다
C. #45936;이터에 대한 ETL을 실행하려면 AWS Batch를 사용하고 쿼리를 실행하려면 Amazon Aurora를 사용합니다
D. WS Lambda를 사용하여 데이터를 변환하고 Amazon Kinesis 데이터 분석을 사용하여 쿼리를 실행합니다
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정답: B
질문 #5
한 머신 러닝 팀이 연구 데이터 세트를 사용하여 Apache MXNet 수기 숫자 분류기 모델을 훈련하기 위해 Amazon SageMaker를 사용합니다. 이 팀은 모델이 과적합할 때 알림을 받기를 원합니다.
감사는 승인되지 않은 API 호출이 없는지 확인하기 위해 Amazon SageMaker 로그 활동 보고서를 보고 싶어합니다.
최소한의 코드와 최소한의 단계로 요구 사항을 해결하려면 머신 러닝 팀은 어떻게 해야 할까요?
A. Amazon SageMaker API 호출을 Amazon S3에 기록하는 AWS Lambda 함수를 구현합니다
B. AWS CloudTrail을 사용하여 Amazon SageMaker API 호출을 Amazon S3에 기록합니다
C. AWS Lambda 함수를 구현하여 Amazon SageMaker API 호출을 AWS CloudTrail에 기록합니다
D. AWS CloudTrail을 사용하여 Amazon SageMaker API 호출을 Amazon S3에 기록합니다
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정답: B
질문 #6
분류 문제에 대한 신경망의 미니 배치 훈련 중에 데이터 과학자가 훈련 정확도가 진동하는 것을 발견했습니다.
이 문제의 가장 가능성이 높은 원인은 무엇인가요?
A. 데이터 세트의 클래스 분포가 불균형합니다
B. 데이터 세트 셔플링이 비활성화됩니다
C. 배치 크기가 너무 큽니다
D. 학습률이 매우 높습니다
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정답: D
질문 #7
머신 러닝 전문가는 Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3에서 데이터 세트를 쿼리하는 프로세스를 구축해야 합니다. 데이터 세트에는 일반 텍스트 CSV 파일로 저장된 80만 개 이상의 레코드가 포함되어 있습니다.
각 레코드는 200개의 열을 포함하며 크기는 약 1.5MB입니다. 대부분의 쿼리는 5~10개의 열에만 걸쳐 있습니다.
머신 러닝 전문가가 쿼리 런타임을 최소화하려면 데이터 세트를 어떻게 변환해야 할까요?
A. 레코드를 Apache Parquet 형식으로 변환합니다
B. 레코드를 JSON 형식으로 변환합니다
C. #47112;코드를 GZIP CSV 형식으로 변환합니다
D. 레코드를 XML 형식으로 변환합니다
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정답: A
질문 #8
머신 러닝 전문가는 스트리밍 데이터를 수집하여 탐색 및 분석을 위해 Apache Parquet 파일에 저장할 수 있어야 합니다.
다음 중 이 데이터를 올바른 형식으로 수집하고 저장할 수 있는 서비스는 어느 것입니까?
A. WS DMS
B. 아마존 키네시스 데이터 스트림
C. #50500;마존 키네시스 데이터 파이어호스
D. 아마존 키네시스 데이터 분석
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정답: C
질문 #9
머신 러닝 전문가가 회귀 모델을 훈련했지만 첫 번째 반복을 최적화해야 합니다. 이 전문가는 모델이 목표값을 더 자주 과대 또는 과소 평가하는지 여부를 파악해야 합니다.
전문가가 목표값을 과대 또는 과소 평가하는지 판단하기 위해 어떤 옵션을 사용할 수 있습니까?
A. 평균제곱근오차(RMSE)
B. #51092;여 플롯
C. #44257;선 아래 면적
D. #54844;동 매트릭스
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정답: B
질문 #10
한 머신 러닝 전문가가 Amazon SageMaker를 트레이닝에 활용할 수 있도록 맞춤형 ResNet 모델을 Docker 컨테이너에 패키징하고 있습니다. 이 전문가는 Amazon EC2 P3 인스턴스를 사용하여 모델을 훈련하고 있으며, NVIDIA GPU를 활용하기 위해 Docker 컨테이너를 올바르게 구성해야 합니다.
이 전문가는 무엇을 해야 하나요?
A. NVIDIA 드라이버를 Docker 이미지와 번들로 제공합니다
B. NVIDIA-Docker와 호환되도록 Docker 컨테이너를 빌드합니다
C. PU 인스턴스에서 실행되도록 Docker 컨테이너의 파일 구조를 구성합니다
D. #50500;마존 세이지메이커 CreateTrainingJob 요청 본문에서 GPU 플래그를 설정합니다
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정답: B

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