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시험 문제 및 학습 자료가 포함 된 MLS-C01 시험 마스터, AWS 인증 머신 러닝 | SPOTO

AWS 공인 머신러닝-스페셜티(MLS-C01) 시험은 개발 또는 데이터 과학 직무의 전문가를 위해 설계되었으며, AWS 클라우드에서 머신러닝(ML) 모델 구축, 교육, 튜닝 및 배포에 중점을 두고 있습니다. MLS-C01 시험을 마스터하려면 철저한 준비와 신뢰할 수 있는 학습 자료가 필요합니다. SPOTO는 AWS 공인 머신러닝-스페셜티 시험에 합격할 수 있도록 포괄적인 시험 문제와 학습 자료를 제공합니다. 우리의 연습 테스트는 다양한 주제와 시나리오를 다루고 있어, 시험 형식과 문제 유형에 익숙해질 수 있습니다. 또한 시험 덤프는 시험의 주요 개념과 중점 영역에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 무료로 제공되는 샘플 문제를 통해 MLS-C01 시험에서 예상되는 세부 사항과 복잡성을 엿볼 수 있습니다. 이러한 리소스를 시험 답안 및 시험 연습 세션과 결합하여 시험 준비를 강화하고 시험 당일에 대한 자신감을 높이세요. SPOTO의 시험 시뮬레이터와 온라인 시험 문제로 효과적으로 준비하여 MLS-C01 시험을 잘 치르고 AWS 클라우드에서 머신러닝 전문 지식을 보여줄 수 있도록 준비하세요.
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질문 #1
머신 러닝 전문가가 기업 VPC의 사설 서브넷에서 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스를 사용하고 있습니다. ML 전문가는 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스의 Amazon EBS 볼륨에 중요한 데이터를 저장하고 있으며 해당 EBS 볼륨의 스냅샷을 만들어야 합니다. 하지만 ML 스페셜리스트가 VPC 내에서 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스의 EBS 볼륨 또는 Amazon EC2 인스턴스를 찾을 수 없습니다. ML 스페셜리스트가 VPC에서 인스턴스를 볼 수 없는 이유는 무엇인가요?
A. Amazon SageMaker 노트북 인스턴스는 고객 계정 내의 EC2 인스턴스를 기반으로 하지만 VPC 외부에서 실행됩니다
B. Amazon SageMaker 노트북 인스턴스는 고객 계정 내의 Amazon ECS 서비스를 기반으로 합니다
C. Amazon SageMaker 노트북 인스턴스는 AWS 서비스 계정 내에서 실행되는 EC2 인스턴스를 기반으로 합니다
D. Amazon SageMaker 노트북 인스턴스는 AWS 서비스 계정 내에서 실행되는 AWS ECS 인스턴스를 기반으로 합니다
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정답: D
질문 #2
머신 러닝 전문가가 Amazon SageMaker 기본 제공 알고리즘을 사용하여 모델을 구축했지만 기대했던 정확한 결과를 얻지 못하고 있습니다. 이 전문가는 하이퍼파라미터 최적화를 사용하여 모델의 정확도를 높이고자 합니다. 이를 위해 가장 반복 가능하고 가장 적은 노력이 필요한 방법은 무엇인가요?
A. 서로 다른 하이퍼파라미터를 사용하여 여러 트레이닝 작업을 병렬로 실행합니다
B. Amazon CloudWatch 로그에서 정확도를 모니터링하고 정의된 하이퍼파라미터 목록으로 교육 작업을 다시 시작하는 AWS 단계 함수 워크플로우를 생성합니다
C. 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 생성하고 정확도를 객관적인 지표로 설정합니다
D. 매개변수 공간에서 랜덤 워크를 생성하여 각 개별 하이퍼파라미터에 사용해야 하는 값의 범위를 반복합니다
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정답: AD
질문 #3
머신 러닝 전문가는 새로운 모델을 위한 대량의 시간 기반 학습 데이터를 보관할 데이터 저장소를 만들어야 합니다. 소스 시스템에서는 매시간 새로운 파일이 추가됩니다. 24시간 동안 시간별 업데이트의 양은 크게 달라집니다. 전문가는 항상 지난 24시간 동안의 데이터에 대해 학습하기를 원합니다. 어떤 유형의 데이터 저장소가 가장 비용 효율적인 솔루션일까요?
A. 시간별 디렉터리가 있는 Amazon EBS 지원 Amazon EC2 인스턴스
B. 시간별 테이블 파티션이 있는 Amazon RDS 데이터베이스
C. 시간별 개체 접두사가 있는 Amazon S3 데이터 레이크
D. Amazon EBS 볼륨에 시간별 하이브 파티션이 있는 Amazon EMR 클러스터
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정답: A
질문 #4
데이터 과학자가 감정 분석을 수행하는 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 유효성 검사 정확도가 낮고 데이터 과학자는 그 원인이 데이터 집합의 어휘가 풍부하고 단어의 평균 빈도가 낮기 때문이라고 생각합니다. 유효성 검사 정확도를 개선하려면 어떤 도구를 사용해야 하나요?
A. 아마존 컴프리헨스 구문 분석 및 엔티티 감지
B. 아마존 세이지메이커 블레이징 텍스트 허용 모드
C. 자연어 툴킷(NLTK) 어간 및 중지 단어 제거
D. Scikit-학습 용어 빈도-역 문서 빈도(TF-IDF) 벡터라이저
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정답: DEF
질문 #5
모니터링 서비스에서 매분 1TB 규모의 메트릭 레코드 데이터를 생성함 연구팀이 Amazon Athena를 사용하여 이 데이터에 대한 쿼리를 수행함 대량의 데이터로 인해 쿼리 실행 속도가 느리고 더 나은 성능이 필요함 쿼리 성능을 개선하려면 Amazon S3에 레코드를 어떻게 저장해야 할까요?
A. CSV 파일
B. 마루 파일
C. 압축 JSON
D. RecordIO
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정답: B
질문 #6
머신 러닝 전문가가 훈련 데이터 전처리를 위해 Apache Spark를 사용하고 있습니다. 이 전문가는 Spark 파이프라인의 일부로 모델 훈련 및 호스팅을 위해 Amazon SageMaker를 사용하려고 합니다. 다음 중 전문가가 Spark 애플리케이션을 SageMaker와 통합하기 위해 수행해야 할 작업은 무엇입니까? (3 개 선택 )
A. Spark 환경용 AWS SDK 다운로드
B. 스파크 환경에 세이지메이커 스파크 라이브러리를 설치합니다
C. 세이지메이커 스파크 라이브러리에서 적절한 추정기를 사용하여 모델을 학습시킵니다
D. 학습 데이터를 ZIP 파일로 압축하고 미리 정의된 Amazon S3 버킷에 업로드합니다
E. 세이지메이커모드 사용
F. 변환 메서드를 사용하여 세이지메이커에 호스팅된 모델에서 추론을 가져옵니다
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정답: ABD
질문 #7
머신 러닝 전문가가 아마존 세이지메이커에서 자동 모델 튜닝을 구성하고 있습니다. 하이퍼파라미터 최적화 기능을 사용할 때 최적화를 개선하기 위해 다음 중 어떤 지침을 따라야 하나요? 지원되는 하이퍼파라미터의 최대 개수를 선택합니다
A. 가능한 가장 많은 수의 조합을 검색하는 Amazon SageMaker
B. 매우 큰 하이퍼파라미터 범위를 지정하여 아마존 세이지메이커가 가능한 모든 값을 커버할 수 있도록 합니다
C. 로그 스케일 하이퍼파라미터를 사용하여 하이퍼파라미터 공간을 최대한 빠르게 검색할 수 있도록 합니다
D. 한 번에 하나의 하이퍼파라미터 튜닝 작업만 실행하고 연속적인 실험을 통해 튜닝을 개선합니다
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정답: D

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