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2024 년 업데이트 된 모의고사로 MLS-C01 시험에 합격, AWS 인증 머신 러닝 | SPOTO

AWS 공인 머신러닝-스페셜티(MLS-C01) 시험은 개발 또는 데이터 과학 역할의 개인에게 중요한 단계로, AWS 클라우드를 사용하여 머신러닝(ML) 모델을 구축, 교육, 튜닝 및 배포하는 능력을 검증하는 시험입니다. SPOTO는 2024 년 업데이트 된 연습 테스트를 제공하여 MLS-C01 시험을 효과적으로 준비 할 수 있도록 도와줍니다. 시험 문제와 답은 시험 덤프 및 샘플 문제와 함께 주요 ML 개념과 AWS 서비스에 대한 포괄적인 내용을 제공합니다. 시험 자료와 시험 시뮬레이터에 액세스하여 실제 시험 조건을 시뮬레이션하여 MLS-C01 시험에 대한 자신감과 준비도를 높일 수 있습니다. SPOTO의 전문가 가이드와 입증 된 학습 리소스를 통해 AWS 공인 머신 러닝-전문 시험에 쉽게 합격 할 수 있습니다. SPOTO의 업데이트된 MLS-C01 모의고사로 준비하여 AWS ML 자격증을 향한 성공적인 여정을 시작하세요.
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질문 #1
머신 러닝 전문가가 사진 블로그용 추천 엔진을 개발하고 있습니다. 사진이 주어지면 추천 엔진은 유사한 물체를 캡처한 사진을 표시해야 합니다. 이 전문가는 가장 가까운 이웃 검색을 수행하기 위해 숫자 표현 기능을 만들고자 합니다. 어떤 작업을 통해 관련 숫자 표현을 얻을 수 있을까요?
A. 이미지 해상도를 낮추고 해상도를 낮춘 픽셀 값을 기능으로 사용하세요
B. Amazon Mechanical Turk를 사용하여 이미지 콘텐츠에 레이블을 지정하고 특정 레이블이 있음을 나타내는 원핫 표현을 만듭니다
C. 이미지넷에서 파이 훈련된 신경망을 통해 이미지를 실행하고 두 번째 레이어에서 특징 벡터를 수집합니다
D. 이미지의 입체적 표현을 얻기 위한 채널별 평균 색상입니다
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정답: BD
질문 #2
한 기관에서 한 국가 내에서 인구 조사 정보를 수집하여 주 및 도시별 의료 및 사회 프로그램 수요를 파악합니다. 인구 조사 양식은 각 시민으로부터 약 500개의 질문에 대한 응답을 수집합니다. 다음 중 적절한 인사이트를 제공하는 알고리즘의 조합은? (두 개 선택 )
A. 인수분해 기계(FM) 알고리즘
B. 잠재 디리클레 할당(LDA) 알고리즘
C. 주성분 분석(PCA) 알고리즘
D. K-평균 알고리즘
E. 랜덤 컷 포레스트(RCF) 알고리즘
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정답: A
질문 #3
한 대기업의 데이터 과학 팀은 Amazon SageMaker 노트북을 사용해 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터에 액세스합니다. IT 보안팀은 인터넷이 지원되는 노트북 인스턴스가 인스턴스에서 실행되는 악성 코드가 데이터 프라이버시를 침해할 수 있는 보안 취약성을 야기할 수 있다고 우려하고 있습니다. 회사에서는 모든 인스턴스가 인터넷에 액세스할 수 없는 보안 VPC 내에 있어야 하며, 데이터 통신 트래픽은 AWS 네트워크 내에 있어야 한다고 규정하고 있습니다. 데이터 과학 팀은 메모장을 어떻게 구성해야 하나요?
A. 아마존 세이지메이커 노트북을 VP의 프라이빗 서브넷에 연결합니다
B. 아마존 세이지메이커 엔드포인트와 S3 버킷을 동일한 VPC 내에 배치합니다
C. 아마존 세이지메이커 노트북을 VP의 개인 서브넷에 연결합니다
D. 1AM 정책을 사용하여 Amazon S3 및 Amazon SageMaker에 대한 액세스 권한을 부여합니다
E. 아마존 세이지메이커 노트북을 VP의 개인 서브넷에 연결합니다
F. VPC에 S3 VPC 엔드포인트와 Amazon SageMaker VPC 엔드포인트가 연결되어 있는지 확인합니다
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정답: D
질문 #4
머신러닝 전문가가 고양이를 식별하기 위한 지도 이미지 인식 모델을 구축해야 합니다. 머신러닝 전문가는 신경망 기반 이미지 분류기에 대해 몇 가지 테스트를 수행하고 다음과 같은 결과를 기록합니다: 사용 가능한 총 이미지 수 = 1,000개 테스트 세트 이미지 = 100개(상수 테스트 세트) ML 전문가는 잘못 분류된 이미지의 75% 이상에서 고양이가 주인이 거꾸로 안고 있다는 사실을 발견합니다. ML 전문가가 이 특정 테스트 오류를 개선하기 위해 사용할 수 있는 기술은 무엇인가요?
A. 학습 이미지에 회전의 변화를 추가하여 학습 데이터를 늘립니다
B. 모델 학습을 위한 에포크 수를 늘립니다
C. 신경망의 레이어 수를 늘립니다
D. 두 번째에서 마지막 레이어의 드롭아웃 비율을 높입니다
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정답: B
질문 #5
머신 러닝 전문가가 훈련을 준비하기 위해 데이터를 이동하고 변환해야 함 일부 데이터는 거의 실시간으로 처리해야 하고 다른 데이터는 매시간 이동할 수 있음 데이터에서 수행할 정리 및 기능 엔지니어링을 위한 기존 Amazon EMR MapReduce 작업이 있음 다음 중 MapReduce 작업에 데이터를 제공할 수 있는 서비스는 무엇입니까? (두 개 선택)
A. AWSDMS
B. 아마존 키네시스
C. AWS 데이터 파이프라인
D. 아마존 아테나
E. Amazon ES
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정답: BD
질문 #6
대화형 온라인 사전에서 비슷한 문맥에서 사용되는 단어를 표시하는 위젯을 추가하려고 합니다. 머신 러닝 전문가에게 위젯을 구동하는 다운스트림 가장 가까운 이웃 모델에 대한 단어 기능을 제공하라는 요청을 받습니다. 이러한 요구 사항을 충족하려면 전문가가 무엇을 해야 할까요?
A. 원핫워드 인코딩 벡터를 생성합니다
B. Amazon Mechanical Turk를 사용하여 모든 단어에 대한 동의어 집합을 생성합니다
C. 다른 모든 단어와의 편집 거리를 저장하는 단어 임베딩 인자를 만듭니다
D. 대규모 말뭉치에서 사전 학습된 단어 임베딩을 다운로드하세요
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정답: A
질문 #7
한 보험 회사가 카메라를 사용하여 운전자의 행동을 관찰하고 주의가 산만해 보일 때 경고하는 새로운 차량용 장치를 개발하고 있습니다. 이 회사는 머신러닝 전문가가 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하는 데 사용할 약 10,000개의 훈련 이미지를 통제된 환경에서 생성했습니다. 모델 평가 중에 전문가는 훈련 오류율이 에포크 수가 증가할수록 빠르게 감소하고 모델이 정확하게 추론하지 못하는 것을 발견했습니다
A. 모델에 소실 그라데이션 추가
B. 학습 데이터에 대한 데이터 증강 수행
C. 신경망 구조를 복잡하게 만드세요
D. 모델에서 그라데이션 확인 사용
E. 모델에 L2 정규화 추가
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정답: CD
질문 #8
모바일 네트워크 사업자가 Amazon Athena와 Amazon S3를 사용하여 회사의 운영을 분석하고 최적화하기 위한 분석 플랫폼을 구축 중입니다. 소스 시스템은 실제 라임에서 CSV 형식으로 데이터를 전송합니다. 데이터 엔지니어링 팀은 데이터를 Amazon S3에 저장하기 전에 Apache Parquet 형식으로 변환하려고 합니다. 어떤 솔루션을 구현하는 데 가장 적은 노력이 필요한가요?
A. Amazon EC2 인스턴스에서 Apache Kafka Streams를 사용하여
B. 아마존 키네시스 데이터 스트림에서
C. Amazon EMR 클러스터에서 Apache Spark Structured Streaming을 사용하여
D. Amazon Kinesis 데이터 스트림에서
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정답: A
질문 #9
머신 러닝 전문가가 일반적으로 머신 러닝 분류 모델을 서로 비교/평가할 때 사용하는 메트릭은 다음 중 어느 것인가요?
A. 리콜
B. 오분류 비율
C. 평균 절대 백분율 오류(MAPE)
D. ROC 곡선 아래 영역(AUC)
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정답: B

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