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Perguntas sobre o exame AWS MLS-C01 e amostra de teste prático gratuitos

 Exam Name AWS Certified Machine Learning - Specialty (Machine Learning Specialty)
Exam NumberMLS-C01
Exam Price$300 USD
Exam Duration180 minutes
Number of Questions65
Passing Score(750 / 1000 Approx.)

Before you embark on your AWS MLS-C01 certification journey, questions about the test format, the types of questions you'll face, their difficulty level, and the time required to complete the exam can be daunting. Fret not, these AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) sample questions and demo exam can be your guiding light in dispelling these doubts and preparing you to face the challenge head-on.

The surefire route to conquering the AWS MLS-C01 exam lies in the continuous enhancement of your knowledge. To assess your learning and pinpoint areas that require improvement while familiarizing yourself with the actual exam format, we strongly recommend that you practice with our Premium AWS MLS-C01 Certification Practice Exam. This practice test stands as a cornerstone in your preparation strategy for the AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) exam, aiding you in identifying your strengths and weaknesses, honing your time management skills, and giving you a realistic glimpse of the score you can anticipate achieving.

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Pergunta #1
Um especialista em aprendizado de máquina está criando um novo aplicativo de processamento de linguagem natural que processa um conjunto de dados composto por 1 milhão de frases. O objetivo é executar o Word2Vec para gerar embeddings das sentenças e possibilitar diferentes tipos de previsões.
Aqui está um exemplo do conjunto de dados:
"A raposa marrom rápida pula sobre o cachorro preguiçoso."
Quais das operações a seguir o Especialista precisa executar para higienizar e preparar corretamente os dados de maneira repetível? (Escolha três.)
A. Efetuar a etiquetagem de parte do discurso e manter apenas o verbo de ação e os substantivos
B. Normalizar todas as palavras, tornando a frase em minúsculas
C. emover palavras de paragem utilizando um dicionário de palavras de paragem em inglês
D. Corrigir a tipografia de "quck" para "quick"
E. ne-hot codifica todas as palavras da frase
F. okenize a frase em palavras
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Resposta correta: BCF
Pergunta #2
Um especialista em aprendizagem automática está a configurar o Amazon SageMaker para que vários cientistas de dados possam aceder a blocos de notas, treinar modelos e implementar pontos finais. Para garantir o melhor desempenho operacional, o Especialista precisa ser capaz de rastrear a frequência com que os Cientistas estão implantando modelos, a utilização de GPU e CPU nos pontos de extremidade implantados do SageMaker e todos os erros gerados quando um ponto de extremidade é invocado.
Quais serviços estão integrados ao Amazon SageMaker para rastrear essas informações? (Escolha dois.)
A. AWS CloudTrail
B. WS Saúde
C. Consultor de confiança da AWS
D. Amazon CloudWatch
E. Configuração AWS
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Resposta correta: AD
Pergunta #3
Um engenheiro de dados precisa de criar um modelo utilizando um conjunto de dados que contém informações sobre o cartão de crédito do cliente. Como pode o engenheiro de dados garantir que os dados permanecem encriptados e que as informações do cartão de crédito estão seguras?
A. Utilizar um algoritmo de encriptação personalizado para encriptar os dados e armazenar os dados numa instância do Amazon SageMaker numa VPC
B. Utilizar uma política de IAM para encriptar os dados no bucket do Amazon S3 e o Amazon Kinesis para eliminar automaticamente os números de cartões de crédito e inserir números de cartões de crédito falsos
C. Utilizar uma configuração de lançamento do Amazon SageMaker para encriptar os dados depois de serem copiados para a instância do SageMaker numa VPC
D. Utilizar o AWS KMS para encriptar os dados no Amazon S3 e no Amazon SageMaker e eliminar os números dos cartões de crédito dos dados dos clientes com o AWS Glue
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Resposta correta: D
Pergunta #4
Uma empresa de fabricação tem dados estruturados e não estruturados armazenados em um bucket do Amazon S3. Um especialista em aprendizado de máquina deseja usar o SQL para executar consultas nesses dados.
Qual solução requer o MENOR esforço para poder consultar esses dados?
A. Utilize o AWS Data Pipeline para transformar os dados e o Amazon RDS para executar consultas
B. Utilizar o AWS Glue para catalogar os dados e o Amazon Athena para executar consultas
C. Utilizar o AWS Batch para executar ETL nos dados e o Amazon Aurora para executar as consultas
D. Utilizar o AWS Lambda para transformar os dados e o Amazon Kinesis Data Analytics para executar consultas
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Resposta correta: B
Pergunta #5
Uma equipe de aprendizado de máquina usa o Amazon SageMaker para treinar um modelo classificador de dígitos manuscritos Apache MXNet usando um conjunto de dados de pesquisa. A equipe deseja receber uma notificação quando o modelo estiver com ajuste excessivo.
Os auditores desejam visualizar o relatório de atividades de log do Amazon SageMaker para garantir que não haja chamadas de API não autorizadas.
O que a equipe de aprendizado de máquina deve fazer para atender aos requisitos com a menor quantidade de código e o menor número de etapas?
A. mplementar uma função AWS Lambda para registar as chamadas da API do Amazon SageMaker no Amazon S3
B. Usar o AWS CloudTrail para registrar as chamadas da API do Amazon SageMaker no Amazon S3
C. Implementar uma função AWS Lambda para registar as chamadas da API do Amazon SageMaker no AWS CloudTrail
D. Utilizar o AWS CloudTrail para registar as chamadas da API do Amazon SageMaker no Amazon S3
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Resposta correta: B
Pergunta #6
Durante o treinamento em mini-lotes de uma rede neural para um problema de classificação, um cientista de dados percebe que a precisão do treinamento oscila.
Qual é a causa mais provável desse problema?
A. A distribuição das classes no conjunto de dados é desequilibrada
B. A baralhação do conjunto de dados está desactivada
C. O tamanho do lote é demasiado grande
D. A taxa de aprendizagem é muito elevada
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Resposta correta: D
Pergunta #7
Um especialista em aprendizado de máquina deve criar um processo para consultar um conjunto de dados no Amazon S3 usando o Amazon Athena. O conjunto de dados contém mais de 800.000 registros armazenados como arquivos CSV de texto simples.
Cada registro contém 200 colunas e tem aproximadamente 1,5 MB de tamanho. A maioria das consultas abrangerá apenas 5 a 10 colunas.
Como o especialista em aprendizado de máquina deve transformar o conjunto de dados para minimizar o tempo de execução da consulta?
A. onverter os registos para o formato Apache Parquet
B. onverter os registos para o formato JSON
C. onverter os registos para o formato GZIP CSV
D. onverter os registos para o formato XML
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Resposta correta: A
Pergunta #8
Um especialista em aprendizado de máquina precisa ser capaz de ingerir dados de fluxo contínuo e armazená-los em arquivos Apache Parquet para exploração e análise.
Qual dos seguintes serviços ingeriria e armazenaria esses dados no formato correto?
A. AWS DMS
B. Fluxos de dados do Amazon Kinesis
C. Mangueira de dados do Amazon Kinesis
D. Análise de dados do Amazon Kinesis
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Resposta correta: C
Pergunta #9
Um especialista em aprendizagem automática treinou um modelo de regressão, mas a primeira iteração precisa de ser optimizada. O especialista precisa de perceber se o modelo está mais frequentemente a sobrestimar ou a subestimar o objetivo
A. Erro médio quadrático (RMSE)
B. Gráficos residuais
C. Área sob a curva
D. Matriz de confusão
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Resposta correta: B
Pergunta #10
Um especialista em aprendizado de máquina está empacotando um modelo ResNet personalizado em um contêiner Docker para que a empresa possa aproveitar o Amazon SageMaker para treinamento. O especialista está usando instâncias do Amazon EC2 P3 para treinar o modelo e precisa configurar adequadamente o contêiner do Docker para aproveitar as GPUs NVIDI
A. br>O que o especialista precisa fazer?A
B. onstruir o contêiner do Docker para ser compatível com o NVIDIA-Docker
C. rganizar a estrutura de arquivos do contêiner Docker para execução em instâncias de GPU
D. Definir o sinalizador GPU no corpo do pedido CreateTrainingJob do Amazon SageMaker
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Resposta correta: B

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