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Prática de exame MLS-C01 facilitada: exames simulados mais recentes, aprendizagem automática certificada pela AWS | SPOTO

O exame AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) é um marco significativo para profissionais de TI em funções de Desenvolvimento ou Ciência de Dados. Ele se concentra na avaliação das habilidades dos candidatos na criação, treinamento, ajuste e implantação de modelos de aprendizado de máquina usando a nuvem da AWS. Esta certificação demonstra proficiência na utilização dos serviços AWS para tarefas de ML, como o Amazon SageMaker, o AWS Lambda e o Amazon S3. Para a preparação do exame, os candidatos podem beneficiar de uma variedade de recursos, incluindo perguntas e respostas do exame, testes práticos, perguntas de amostra e lixeiras do exame. Estes materiais ajudam a familiarizar-se com o formato do exame, a compreender os conceitos-chave e a praticar a resolução de problemas em condições de exame. Além disso, a utilização de simuladores de exame e perguntas de exame online aumenta a preparação e a confiança. A SPOTO oferece os mais recentes exames simulados para a certificação MLS-C01, fornecendo aos candidatos simulações de exames realistas e oportunidades valiosas de prática. O acesso a estes recursos pode tornar a prática de exame fácil e eficaz, conduzindo a resultados de exame bem sucedidos.
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Pergunta #1
Um especialista em aprendizado de máquina deseja determinar a configuração apropriada de invocações por instância do SageMakerVariant para uma configuração de dimensionamento automático de ponto de extremidade. O Especialista efectuou um teste de carga numa única instância e determinou que o pico de pedidos por segundo (RPS) sem degradação do serviço é de cerca de 20 RPS. Como esta é a primeira implementação, o Especialista pretende definir o fator de segurança de invocação para 0 5. Com base nos parâmetros indicados e dado que a definição de invocações por instância é medida
A. 10
B. 30
C. 600
D. 2,400
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Resposta correta: C
Pergunta #2
Uma equipa de ciência de dados está a conceber um repositório de conjuntos de dados onde irá armazenar uma grande quantidade de dados de treino normalmente utilizados nos seus modelos de aprendizagem automática. Como os cientistas de dados podem criar um número arbitrário de novos conjuntos de dados todos os dias, a solução tem de ser dimensionada automaticamente e ser económica. Além disso, deve ser possível explorar os dados utilizando SQL. Qual é o esquema de armazenamento MAIS adaptado a este cenário?
A. Armazenar conjuntos de dados como ficheiros no Amazon S3
B. Armazenar conjuntos de dados como arquivos em um volume do Amazon EBS anexado a uma instância do Amazon EC2
C. Armazenar conjuntos de dados como tabelas num cluster de vários nós do Amazon Redshift
D. Armazenar conjuntos de dados como tabelas globais no Amazon DynamoDB
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Resposta correta: B
Pergunta #3
O gráfico apresentado é de um modelo de silvicultura para testar uma série cronológica. Considerando apenas o gráfico, que conclusão deve tirar um especialista em aprendizagem automática sobre o comportamento do modelo?
A. O modelo prevê bem tanto a tendência como a sazonalidade
B. O modelo prevê bem a tendência, mas não a sazonalidade
C. O modelo prevê bem a sazonalidade, mas não a tendência
D. O modelo não prevê bem a tendência ou a sazonalidade
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Resposta correta: B
Pergunta #4
Enquanto trabalha num projeto de rede neural, um especialista em aprendizagem automática descobre que algumas características dos dados têm uma magnitude muito elevada, o que faz com que esses dados sejam mais ponderados na função de custo
A. Redução da dimensionalidade
B. Normalização dos dados
C. Regulação do modelo
D. Aumento dos dados para a classe minoritária
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Resposta correta: D
Pergunta #5
Um especialista em aprendizagem automática está a implementar uma rede bayesiana completa num conjunto de dados que descreve os transportes públicos na cidade de Nova Iorque. Uma das variáveis aleatórias é discreta e representa o número de minutos que os nova-iorquinos esperam por um autocarro, dado que os autocarros circulam de 10 em 10 minutos, com uma média de 3 minutos. Que distribuição de probabilidade prévia deve o especialista em ML utilizar para esta variável?
A. Distribuição de Poisson ,
B. Distribuição uniforme
C. Distribuição normal
D. Distribuição binomial
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Resposta correta: D
Pergunta #6
Um especialista em aprendizagem automática está a empacotar um modelo ResNet personalizado num contentor Docker para que a empresa possa utilizar o Amazon SageMaker para formação. O especialista está a utilizar instâncias do Amazon EC2 P3 para treinar o modelo e precisa de configurar corretamente o contentor Docker para tirar partido das GPUs NVIDIA. O que é que o Especialista precisa de fazer?
A. Empacote os drivers NVIDIA com a imagem do Docker
B. Crie o contêiner do Docker para ser compatível com o NVIDIA-Docker
C. Organizar a estrutura de arquivos do contêiner do 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: C
Pergunta #7
Um especialista em aprendizagem automática está a trabalhar com uma grande empresa de cibersegurança que gere eventos de segurança em tempo real para empresas de todo o mundo. A empresa de cibersegurança pretende conceber uma solução que lhe permita utilizar a aprendizagem automática para classificar eventos maliciosos como anomalias nos dados à medida que estes são ingeridos
A. Ingerir os dados utilizando o Amazon Kinesis Data Firehose e utilizar o Amazon Kinesis Data Analytics Random Cut Forest (RCF) para a deteção de anomalias
B. Ingerir os dados no Apache Spark Streaming utilizando o Amazon EM
C. e utilizar o Spark MLlib com k-means para efetuar a deteção de anomalias Em seguida, armazenar os resultados num sistema de ficheiros distribuído Apache Hadoop (HDFS) utilizando o Amazon EMR com um fator de replicação de três como lago de dados
D. Ingerir os dados e armazená-los no Amazon S3 Use o AWS Batch junto com as AMIs do AWS Deep Learning para treinar um modelo k-means usando o TensorFlow nos dados no Amazon S3
E. Ingerir os dados e armazená-los no Amazon S3
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Resposta correta: A

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