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Passe no seu exame MLS-C01 com testes práticos 2024 atualizados, AWS Certified Machine Learning | SPOTO

O exame AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) é um passo crucial para indivíduos em funções de Desenvolvimento ou Ciência de Dados, validando sua proficiência na construção, treinamento, ajuste e implantação de modelos de aprendizado de máquina (ML) usando a Nuvem AWS. A SPOTO oferece 2024 testes práticos actualizados para o ajudar a preparar-se eficazmente para o exame MLS-C01. As perguntas e respostas do nosso exame, juntamente com as lixeiras do exame e as perguntas de amostra, fornecem uma cobertura abrangente dos principais conceitos de ML e serviços da AWS. Acesse nossos materiais de exame e simulador de exame para simular condições reais de exame, aumentando sua confiança e prontidão para o exame MLS-C01. Com a orientação especializada e os recursos de estudo comprovados da SPOTO, você pode passar no exame AWS Certified Machine Learning-Specialty com facilidade. Prepare-se com os testes práticos MLS-C01 atualizados do SPOTO e embarque em uma jornada de sucesso em direção à certificação AWS ML.
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Pergunta #1
Um especialista em aprendizagem automática está a desenvolver um motor de recomendação para um blogue de fotografia. Dada uma fotografia, o motor de recomendação deve mostrar uma fotografia que capte objectos semelhantes. O especialista gostaria de criar uma funcionalidade de representação numérica para efetuar pesquisas de vizinhos mais próximos
A. Reduzir a resolução da imagem e utilizar valores de píxeis de resolução reduzida como características
B. Utilizar o Amazon Mechanical Turk para etiquetar o conteúdo das imagens e criar uma representação de uma só vez indicando a presença de etiquetas específicas
C. Passar as imagens por uma rede neural treinada na ImageNet e recolher os vectores de características da penúltima camada
D. Efetuar a média das cores por canal para obter representações tridimensionais das imagens
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Resposta correta: BD
Pergunta #2
Uma agência recolhe informações sobre o recenseamento num país para determinar as necessidades de cuidados de saúde e de programas sociais por província e cidade. O formulário de recenseamento recolhe respostas a cerca de 500 perguntas de cada cidadão Que combinação de algoritmos forneceria as informações adequadas? (Seleccione DOIS)
A. O algoritmo das máquinas de factorização (FM)
B. O algoritmo de atribuição de Dirichlet latente (LDA)
C. O algoritmo de análise de componentes principais (PCA)
D. O algoritmo k-means
E. O algoritmo Random Cut Forest (RCF)
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Resposta correta: A
Pergunta #3
Uma equipa de Ciência de Dados de uma grande empresa utiliza notebooks Amazon SageMaker para aceder a dados armazenados em buckets Amazon S3. A equipa de Segurança de TI está preocupada com o facto de as instâncias de notebooks com acesso à Internet criarem uma vulnerabilidade de segurança em que o código malicioso executado nas instâncias poderia comprometer a privacidade dos dados. A empresa exige que todas as instâncias permaneçam dentro de um VPC seguro sem acesso à Internet, e o tráfego de comunicação de dados deve permanecer dentro da rede AWS. Como é que a equipa de ciência de dados deve configurar o notebo
A. Associe o notebook do Amazon SageMaker a uma sub-rede privada em uma VP
B. Coloque o ponto de extremidade do Amazon SageMaker e os buckets S3 no mesmo VPC
C. Associar o notebook do Amazon SageMaker a uma sub-rede privada em uma VP
D. Utilizar políticas 1AM para conceder acesso ao Amazon S3 e ao Amazon SageMaker
E. Associar o notebook do Amazon SageMaker a uma sub-rede privada em uma VP
F. Assegurar que a VPC tem endpoints S3 VPC e endpoints Amazon SageMaker VPC ligados a ela
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Resposta correta: D
Pergunta #4
Um especialista em aprendizagem automática deve criar um modelo de reconhecimento de imagem supervisionado para identificar um gato. O especialista em aprendizagem automática efectua alguns testes e regista os seguintes resultados para um classificador de imagens baseado numa rede neural: Número total de imagens disponíveis = 1.000 Imagens do conjunto de teste = 100 (conjunto de teste constante) O especialista em AM observa que, em mais de 75% das imagens classificadas incorretamente, os gatos eram segurados de cabeça para baixo pelos seus donos. Que técnicas podem ser utilizadas pelo especialista em ML para melhorar este erro de teste específico?
A. Aumentar os dados de treino adicionando variação na rotação das imagens de treino
B. Aumentar o número de épocas para a formação do modelo
C. Aumentar o número de camadas da rede neural
D. Aumentar a taxa de desistência para a penúltima camada
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Resposta correta: B
Pergunta #5
Um Especialista em Aprendizagem Automática precisa de mover e transformar dados em preparação para a formação Alguns dos dados precisam de ser processados quase em tempo real e outros dados podem ser movidos de hora a hora Existem trabalhos Amazon EMR MapReduce para limpar e engenharia de características para executar nos dados Qual dos seguintes serviços pode alimentar dados para os trabalhos MapReduce? (Seleccione DOIS )
A. SGAVT
B. Amazon Kinesis
C. Pipeline de dados AWS
D. Atena da Amazónia
E. Amazon ES
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Resposta correta: BD
Pergunta #6
Um dicionário interativo em linha pretende adicionar um widget que apresenta palavras utilizadas em contextos semelhantes. É pedido a um especialista em aprendizagem automática que forneça características de palavras para o modelo de vizinho mais próximo a jusante que alimenta o widget. O que é que o especialista deve fazer para cumprir estes requisitos?
A. Criar vectores de codificação de palavras de uma só vez
B. Produzir um conjunto de sinónimos para cada palavra utilizando a Amazon Mechanical Turk
C. Criar factores de incorporação de palavras que armazenem a distância de edição com cada uma das outras palavras
D. Descarregar a incorporação de palavras pré-treinada num grande corpus
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Resposta correta: A
Pergunta #7
Uma companhia de seguros está a desenvolver um novo dispositivo para veículos que utiliza uma câmara para observar o comportamento dos condutores e alertá-los quando parecem distraídos. A empresa criou cerca de 10 000 imagens de treino num ambiente controlado que um especialista em aprendizagem automática irá utilizar para treinar e avaliar modelos de aprendizagem automática. Durante a avaliação do modelo, o especialista repara que a taxa de erro de treino diminui mais rapidamente à medida que o número de épocas aumenta e que o modelo não está a inferir com precisão sobre a unidade
A. Adicionar o gradiente de fuga ao modelo
B. Efetuar o aumento de dados nos dados de formação
C. Tornar complexa a arquitetura da rede neural
D. Utilizar o controlo do gradiente no modelo
E. Adicionar regularização L2 ao modelo
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Resposta correta: CD
Pergunta #8
Um operador de rede móvel está a criar uma plataforma analítica para analisar e otimizar as operações de uma empresa utilizando o Amazon Athena e o Amazon S3 Os sistemas de origem enviam dados em formato CSV em tempo real A equipa de engenharia de dados pretende transformar os dados para o formato Apache Parquet antes de os armazenar no Amazon S3 Qual é a solução que exige MENOS esforço de implementação?
A. Ingerir dados
B. Ingerir dados
C. Ingerir dados
D. Ingerir dados
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Resposta correta: A
Pergunta #9
Qual das seguintes métricas deve um especialista em aprendizagem automática utilizar geralmente para comparar/avaliar modelos de classificação de aprendizagem automática entre si?
A. Recordação
B. Taxa de erros de classificação
C. Erro percentual absoluto médio (MAPE)
D. Área sob a curva ROC (AUC)
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Resposta correta: B

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