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 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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問題 #1
一位機器學習專家正在創建一個新的自然語言處理應用程序，用於處理由 100 萬個句子組成的數據集。
下面是數據集中的一個示例：
"quck BROWN FOX jumps over the lazy dog."
爲了以可重複的方式正確消毒和準備數據，專家需要執行以下哪些操作？
A. 執行語篇標記，只保留動作動詞和名詞。
B. #23559;所有單詞規範化，使句子小寫。
C. 使用英語停滯詞詞典刪除停滯詞。
D. #23559; "quck "的排版更正爲 "quick"。
E. ne-hot 編碼句子中的所有單詞。
F. #23559;句子標記爲單詞。
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正確答案: BCF
問題 #2
機器學習專家正在配置 Amazon SageMaker，以便多名數據科學家能夠訪問筆記本、訓練模型和部署端點。爲確保最佳運行性能，專家需要能夠跟蹤科學家部署模型的頻率、部署的 SageMaker 端點的 GPU 和 CPU 利用率，以及調用端點時產生的所有錯誤。
哪些服務與 Amazon SageMaker 集成以跟蹤這些信息？(選擇兩個）。
A. WS CloudTrail
B. AWS 健康
C. WS可信顧問
D. mazon CloudWatch
E. WS 配置
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正確答案: AD
問題 #3
數據工程師需要使用包含客戶信用卡信息的數據集建立一個模型。數據工程師如何確保數據保持加密且信用卡信息安全？
A. #20351;用自定義加密算法加密數據，並將數據存儲在 VPC 中的 Amazon SageMaker 實例上。使用 SageMaker DeepAR 算法隨機化信用卡號碼。
B. #20351;用 IAM 策略加密 Amazon S3 存儲桶上的數據，並使用 Amazon Kinesis 自動丟棄信用卡號並插入僞造的信用卡號。
C. 將數據複製到 VPC 中的 SageMaker 實例後，使用 Amazon SageMaker 啓動配置對數據進行加密。使用 SageMaker 主成分分析 (PCA) 算法減少信用卡號碼的長度。
D. #20351;用 AWS KMS 對 Amazon S3 和 Amazon SageMaker 上的數據進行加密，並使用 AWS Glue 從客戶數據中刪除信用卡號碼。
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正確答案: D
問題 #4
一家製造公司在 Amazon S3 存儲桶中存儲了結構化和非結構化數據。機器學習專家希望使用 SQL 對這些數據進行查詢。
哪種解決方案查詢這些數據所需的工作量最小？
A. 使用 AWS Data Pipeline 轉換數據，使用 Amazon RDS 運行查詢。
B. 使用 AWS Glue 對數據進行編目，並使用 Amazon Athena 運行查詢。
C. #20351;用 AWS Batch 對數據運行 ETL，使用 Amazon Aurora 運行查詢。
D. #20351;用 AWS Lambda 轉換數據，使用 Amazon Kinesis Data Analytics 運行查詢。
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正確答案: B
問題 #5
一個機器學習團隊使用 Amazon SageMaker 使用研究數據集訓練 Apache MXNet 手寫數字分類器模型。該團隊希望在模型過度擬合時收到通知。
審計人員希望查看 Amazon SageMaker 日誌活動報告，以確保沒有未經授權的 API 調用。
機器學習團隊應採取哪些措施，以最少的代碼和最少的步驟滿足要求？
A. mplement an AWS Lambda function to log Amazon SageMaker API calls to Amazon S3
B. 使用 AWS CloudTrail 將 Amazon SageMaker API 調用記錄到 Amazon S3。添加代碼，將自定義指標推送到 Amazon CloudWatch。使用 Amazon SNS 在 CloudWatch 中創建警報，以便在模型過度擬合時接收通知。
C. mplement an AWS Lambda function to log Amazon SageMaker API calls to AWS CloudTrail
D. #20351;用 AWS CloudTrail 將 Amazon SageMaker API 調用記錄到 Amazon S3。設置亞馬遜 SNS，以便在模型過度擬合時接收通知
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正確答案: B
問題 #6
在針對分類問題對神經網絡進行迷你批量訓練期間，數據科學家注意到訓練精度出現了波動。
造成這一問題的最可能原因是什麼？
A. 數據集中的類別分布不平衡。
B. #25976;據集洗牌被禁用。
C. #25209;量太大。
D. #23416;習率非常高。
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正確答案: D
問題 #7
機器學習專家必須建立一個流程，使用 Amazon Athena 在 Amazon S3 上查詢一個數據集。數據集包含 800,000 多條以明文 CSV 文件格式存儲的記錄。
每條記錄包含 200 列，大小約爲 1.5 MB。
機器學習專家應如何轉換數據集以儘量縮短查詢運行時間？
A. 將記錄轉換爲 Apache Parquet 格式。
B. 將記錄轉換爲 JSON 格式。
C. 將記錄轉換爲 GZIP CSV 格式。
D. 將記錄轉換爲 XML 格式。
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正確答案: A
問題 #8
機器學習專家需要能夠攝取流式數據並將其存儲到 Apache Parquet 文件中，以便進行探索和分析。
以下哪種服務能夠以正確的格式攝取和存儲這些數據？
A. AWS DMS
B. mazon Kinesis 數據流
C. mazon Kinesis Data Firehose
D. mazon Kinesis 數據分析
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正確答案: C
問題 #9
機器學習專家訓練了一個回歸模型，但第一次迭代需要優化。專家需要了解該模型是經常高估還是低估目標值。
專家可以使用什麼選項來確定是高估還是低估了目標值？
A. 均方根誤差 (RMSE)
B. 殘差圖
C. #26354;線下面積
D. #28151;淆矩陣
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正確答案: B
問題 #10
一位機器學習專家正在將一個自定義 ResNet 模型打包到一個 Docker 容器中，以便公司利用 Amazon SageMaker 進行訓練。該專家正在使用 Amazon EC2 P3 實例來訓練模型，並需要正確配置 Docker 容器以利用英偉達™（NVIDIA®）GPU。
A. 將英偉達驅動程序與 Docker 映像捆綁在一起。
B. 構建與英偉達™（NVIDIA®）Docker 兼容的 Docker 容器。
C. #25972;理 Docker 容器的文件結構，以便在 GPU 實例上執行。
D. #22312; Amazon SageMaker CreateTrainingJob 請求正文中設置 GPU 標誌。
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正確答案: B

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