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Domine os exames MLS-C01 com perguntas de exame e materiais de estudo, AWS Certified Machine Learning | SPOTO

O exame AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) foi projetado para profissionais em funções de desenvolvimento ou ciência de dados, com foco na construção, treinamento, ajuste e implantação de modelos de aprendizado de máquina (ML) na nuvem da AWS. Dominar o exame MLS-C01 requer uma preparação minuciosa e acesso a materiais de estudo fiáveis. O SPOTO oferece perguntas abrangentes sobre o exame e materiais de estudo adaptados para ajudá-lo a ter sucesso no exame AWS Certified Machine Learning-Specialty. Os nossos testes práticos abrangem uma vasta gama de tópicos e cenários, permitindo-lhe familiarizar-se com o formato do exame e os tipos de perguntas que poderá encontrar. Além disso, nossas lixeiras de exame fornecem informações valiosas sobre os principais conceitos e áreas de foco para o exame. O acesso gratuito às nossas perguntas de amostra dá-lhe uma ideia do nível de detalhe e complexidade esperado no exame MLS-C01. Combine estes recursos com as nossas respostas de exame e sessões de prática de exame para melhorar a sua preparação e aumentar a sua confiança para o dia do exame. Prepare-se de forma eficaz com o simulador de exame e as questões de exame online da SPOTO, garantindo que está bem equipado para enfrentar o exame MLS-C01 e mostrar a sua experiência em aprendizagem automática na Nuvem AWS.
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Pergunta #1
Um especialista em aprendizagem automática está a utilizar uma instância de notebook do Amazon SageMaker numa sub-rede privada de um VPC empresarial. O especialista em ML tem dados importantes armazenados no volume Amazon EBS da instância do notebook do Amazon SageMaker e precisa de tirar um instantâneo desse volume EBS. No entanto, o especialista em ML não consegue encontrar o volume EBS da instância do notebook do Amazon SageMaker ou a instância do Amazon EC2 dentro da VPC. Porque é que o Especialista de ML não está a ver a instância visível no VPC?
A. As instâncias do notebook do Amazon SageMaker são baseadas nas instâncias EC2 dentro da conta do cliente, mas são executadas fora dos VPCs
B. As instâncias do notebook do Amazon SageMaker são baseadas no serviço Amazon ECS nas contas de clientes
C. As instâncias do notebook do Amazon SageMaker são baseadas em instâncias EC2 executadas em contas de serviço do AWS
D. As instâncias do notebook do Amazon SageMaker são baseadas em instâncias do AWS ECS executadas em contas de serviço do AWS
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Resposta correta: D
Pergunta #2
Um especialista em aprendizagem automática criou um modelo utilizando algoritmos incorporados no Amazon SageMaker e não está a obter os resultados exactos esperados O especialista pretende utilizar a otimização de hiperparâmetros para aumentar a precisão do modelo Qual é o método MAIS repetível e que exige MENOS esforço para o conseguir?
A. Lançar várias tarefas de formação em paralelo com diferentes hiperparâmetros
B. Crie um fluxo de trabalho do AWS Step Functions que monitore a precisão nos logs do Amazon CloudWatch e reinicie o trabalho de treinamento com uma lista definida de hiperparâmetros
C. Crie uma tarefa de afinação de hiperparâmetros e defina a precisão como uma métrica objetiva
D. Criar um passeio aleatório no espaço de parâmetros para iterar através de uma gama de valores que devem ser utilizados para cada hiperparâmetro individual
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Resposta correta: AD
Pergunta #3
Um especialista em aprendizagem automática precisa de criar um repositório de dados para armazenar uma grande quantidade de dados de formação baseados no tempo para um novo modelo. No sistema de origem, são adicionados novos ficheiros de hora a hora. Ao longo de um único período de 24 horas, o volume de actualizações de hora a hora muda significativamente. O especialista quer sempre treinar nas últimas 24 horas dos dados. Que tipo de repositório de dados é a solução MAIS económica?
A. Uma instância do Amazon EC2 suportada pelo Amazon EBS com directórios de hora a hora
B. Uma base de dados Amazon RDS com partições de tabela por hora
C. Um lago de dados Amazon S3 com prefixos de objectos de hora a hora
D. Um cluster do Amazon EMR com partições hive de hora em hora em volumes do Amazon EBS
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Resposta correta: A
Pergunta #4
Um cientista de dados está a trabalhar numa aplicação que efectua uma análise de sentimentos. A precisão da validação é fraca e o cientista de dados pensa que a causa pode ser um vocabulário rico e uma frequência média baixa de palavras no conjunto de dados
A. Analistas de sintaxe e deteção de entidades do Amazon Comprehend
B. Modo de permissão do Amazon SageMaker BlazingText
C. Remoção de palavras de paragem e stemming do Natural Language Toolkit (NLTK)
D. Vectorizadores Scikit-learn de frequência de termos e frequência inversa de documentos (TF-IDF)
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Resposta correta: DEF
Pergunta #5
Um serviço de monitorização gera 1 TB de dados de registo de métricas de escala a cada minuto Uma equipa de investigação realiza consultas sobre estes dados utilizando o Amazon Athena As consultas são executadas lentamente devido ao grande volume de dados e a equipa necessita de um melhor desempenho Como devem os registos ser armazenados no Amazon S3 para melhorar o desempenho das consultas?
A. Ficheiros CSV
B. Ficheiros Parquet
C. JSON comprimido
D. RegistoIO
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Resposta correta: B
Pergunta #6
Um Especialista em Aprendizagem Automática está a utilizar o Apache Spark para pré-processar dados de treino. Como parte do pipeline Spark, o Especialista pretende utilizar o Amazon SageMaker para treinar um modelo e alojá-lo. Qual das seguintes opções o Especialista deve fazer para integrar a aplicação Spark com o SageMaker? (Seleccione TRÊS)
A. Descarregar o AWS SDK para o ambiente Spark
B. Instale a biblioteca do SageMaker Spark no ambiente Spark
C. Utilize o estimador apropriado da Biblioteca SageMaker Spark para treinar um modelo
D. Comprimir os dados de treinamento em um arquivo ZIP e carregá-lo em um bucket predefinido do Amazon S3
E. Utilizar o modo sageMakerMode
F. transformar o método para obter inferências do modelo alojado no SageMaker G
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Resposta correta: ABD
Pergunta #7
Um especialista em aprendizado de máquina está configurando o ajuste automático de modelos no Amazon SageMaker Ao usar o recurso de otimização de hiperparâmetros, qual das seguintes diretrizes deve ser seguida para melhorar a otimização? Escolha o número máximo de hiperparâmetros suportados por
A. Amazon SageMaker para procurar o maior número possível de combinações
B. Especificar um intervalo de hiperparâmetros muito grande para permitir que o Amazon SageMaker cubra todos os valores possíveis
C. Utilizar hiperparâmetros com escala logarítmica para permitir que o espaço de hiperparâmetros seja pesquisado o mais rapidamente possível
D. Executar apenas uma tarefa de afinação de hiperparâmetros de cada vez e melhorar a afinação através de rondas sucessivas de experiências
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Resposta correta: D

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