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간편한 MLS-C01 시험 연습 : 최신 모의고사, AWS 인증 머신 러닝 | SPOTO

AWS 공인 머신러닝-스페셜티(MLS-C01) 시험은 개발 또는 데이터 과학 직군의 IT 전문가에게 중요한 이정표입니다. 이 시험은 AWS 클라우드를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축, 교육, 튜닝 및 배포하는 응시자의 기술을 평가하는 데 중점을 둡니다. 이 자격증을 취득하면 아마존 세이지메이커, AWS 람다, 아마존 S3 등 머신러닝 작업을 위한 AWS 서비스 활용에 능숙함을 입증할 수 있습니다. 시험 준비를 위해 응시자는 시험 문제와 답안, 모의고사, 샘플 문제, 시험 덤프 등 다양한 리소스를 활용할 수 있습니다. 이러한 자료는 시험 형식에 익숙해지고, 주요 개념을 이해하고, 시험 조건에서 문제 해결을 연습하는 데 도움이 됩니다. 또한 시험 시뮬레이터와 온라인 시험 문제를 활용하면 시험 준비도와 자신감을 높일 수 있습니다. SPOTO는 MLS-C01 인증에 대한 최신 모의고사를 제공하여 응시자에게 현실적인 시험 시뮬레이션과 귀중한 연습 기회를 제공합니다. 이러한 리소스에 액세스하면 시험 연습을 쉽고 효과적으로 할 수 있어 성공적인 시험 결과로 이어질 수 있습니다.
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질문 #1
머신 러닝 전문가가 엔드포인트 자동 확장 구성에 적합한 인스턴스당 세이지메이커바리언트 호출 수 설정을 결정하려고 합니다. 전문가는 단일 인스턴스에 대한 로드 테스트를 수행한 결과 서비스 저하가 없는 초당 최대 요청(RPS)이 약 20RPS임을 확인했습니다. 첫 번째 배포이므로 전문가는 명시된 매개 변수를 기반으로 인스턴스당 호출 안전율을 0 5로 설정하려고 하며 인스턴스당 호출 설정이 측정된다는 점을 감안하여 다음과 같이 설정하려고 합니다
A. 10
B. 30
C. 600
D. 2,400
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정답: C
질문 #2
한 데이터 과학 팀이 머신 러닝 모델에 일반적으로 사용되는 대량의 학습 데이터를 저장할 데이터 세트 리포지토리를 설계하고 있습니다. 데이터 과학자는 매일 임의의 수의 새로운 데이터 세트를 생성할 수 있으므로 솔루션은 자동으로 확장되고 비용 효율적이어야 합니다. 또한 SQL을 사용해 데이터를 탐색할 수 있어야 합니다. 이 시나리오에 가장 적합한 스토리지 체계는 무엇일까요?
A. 데이터 세트를 Amazon S3에 파일로 저장합니다
B. 데이터 세트를 Amazon EC2 인스턴스에 연결된 Amazon EBS 볼륨에 파일로 저장합니다
C. 데이터 세트를 멀티노드 Amazon Redshift 클러스터에 테이블로 저장합니다
D. 데이터 세트를 Amazon DynamoDB에 글로벌 테이블로 저장합니다
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정답: B
질문 #3
표시된 그래프는 시계열을 테스트하기 위한 포레스팅 모델의 그래프입니다. 그래프만 고려할 때 머신 러닝 전문가는 이 모델의 동작에 대해 어떤 결론을 내려야 할까요?
A. 이 모델은 추세와 계절성을 모두 잘 예측합니다
B. 이 모델은 추세를 잘 예측하지만 계절성은 예측하지 못합니다
C. 이 모델은 계절성은 잘 예측하지만 추세는 예측하지 못합니다
D. 이 모델은 추세나 계절성을 제대로 예측하지 못합니다
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정답: B
질문 #4
머신러닝 전문가가 신경망 프로젝트를 진행하던 중 데이터의 일부 특징의 크기가 매우 커서 이 데이터가 비용 함수에서 더 많은 가중치를 받는다는 사실을 발견했습니다. 이 전문가가 역전파 중에 더 나은 수렴을 보장하려면 어떻게 해야 할까요?
A. 차원 감소
B. 데이터 정규화
C. 모델 규정
D. 소수 계층을 위한 데이터 증강
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정답: D
질문 #5
한 머신러닝 전문가가 뉴욕시의 대중교통을 설명하는 데이터 세트에 대해 전체 베이지안 네트워크를 구현하고 있습니다. 무작위 변수 중 하나는 불연속형이며, 버스가 10분마다 순환하고 평균이 3분인 경우 뉴욕 시민들이 버스를 기다리는 시간을 나타냅니다. ML 전문가가 이 변수에 대해 어떤 사전 확률 분포를 사용해야 할까요?
A. 푸아송 분포 ,
B. 균일한 분포
C. 정규 분포
D. 이항 분포
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정답: D
질문 #6
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 트레이닝하고 있으며, NVIDIA GPU를 활용하기 위해 Docker 컨테이너를 올바르게 구성해야 합니다. 스페셜리스트는 무엇을 해야 하나요?
A. NVIDIA 드라이버를 도커 이미지와 번들링합니다
B. NVIDIA-Docker와 호환되도록 Docker 컨테이너를 빌드합니다
C. GPU 인스턴스에서 실행되도록 Docker 컨테이너의 파일 구조를 구성합니다
D. 아마존 세이지메이커 CreateTrainingJob 요청 본문에서 GPU 플래그를 설정합니다
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정답: C
질문 #7
머신 러닝 전문가는 전 세계 기업의 보안 이벤트를 실시간으로 관리하는 대규모 사이버 보안 회사와 협력하고 있습니다. 이 사이버 보안 회사는 머신 러닝을 사용하여 수집되는 데이터에서 악성 이벤트를 이상 징후로 점수화할 수 있는 솔루션을 설계하고자 합니다. 이 회사는 또한 나중에 처리 및 분석을 위해 결과를 데이터 레이크에 저장하기를 원합니다. 이러한 작업을 수행하는 가장 효율적인 방법은 무엇일까요?
A. Amazon Kinesis 데이터 파이어호스를 사용하여 데이터를 수집하고, 이상 징후 탐색을 위해 Amazon Kinesis 데이터 분석 랜덤 컷 포레스트(RCF)를 사용합니다
B. Amazon EM을 사용하여 데이터를 Apache Spark Streaming으로 수집합니다
C. 이동하고 k-means와 함께 Spark MLlib를 사용하여 이상 징후 탐색을 수행한 다음 복제 계수 3을 데이터 레이크로 사용하여 Amazon EMR을 사용하여 Apache Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)에 결과를 저장합니다
D. 데이터를 수집하여 Amazon S3에 저장하기 AWS Batch와 AWS 딥 러닝 AMI를 함께 사용하여 Amazon S3의 데이터에 대해 TensorFlow를 사용하여 K-평균 모델을 학습합니다
E. 데이터를 수집하여 Amazon S3에 저장합니다
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정답: A

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