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通過試題和學習材料掌握 MLS-C01 考試,AWS 認證機器學習 | SPOTO

AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) 考試專爲開發或數據科學領域的專業人士設計,側重於 AWS 雲上的機器學習 (ML) 模型構建、訓練、調整和部署。掌握 MLS-C01 考試需要充分的準備和獲得可靠的學習材料。SPOTO 爲幫助您成功通過 AWS Certified Machine Learning-Specialty 考試而量身定製了全面的考試問題和學習材料。我們的模擬測試涵蓋廣泛的主題和場景,讓您熟悉考試形式和可能遇到的問題類型。此外,我們的考試試卷還能讓您深入了解考試的關鍵概念和重點領域。通過免費獲取我們的樣題,您可以了解 MLS-C01 考試的細節和複雜程度。將這些資源與我們的考試答案和考試練習課程相結合,可提高您的備考水平,增強您對考試的信心。使用 SPOTO 的考試模擬器和在線試題進行有效備考,確保您能夠輕鬆應對 MLS-C01 考試,並在 AWS 雲上展示您的機器學習專業知識。
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問題 #1
一位機器學習專家正在企業 VPC 的私有子網中使用 Amazon SageMaker 筆記本實例。機器學習專家在 Amazon SageMaker 筆記本實例的 Amazon EBS 卷中存儲了重要數據,需要對該 EBS 卷進行快照。但是,ML 專家無法在 VPC 中找到 Amazon SageMaker 筆記本實例的 EBS 卷或 Amazon EC2 實例。爲什麼 ML 專家在 VPC 中看不到實例?
A. mazon SageMaker 筆記本實例基於客戶賬戶內的 EC2 實例,但它們在 VPC 之外運行。
B. mazon SageMaker 筆記本實例基於客戶賬戶中的 Amazon ECS 服務。
C. mazon SageMaker 筆記本實例基於在 AWS 服務賬戶中運行的 EC2 實例。
D. mazon SageMaker 筆記本實例基於在 AWS 服務賬戶中運行的 AWS ECS 實例。
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正確答案: D
問題 #2
一位機器學習專家使用 Amazon SageMaker 內置算法構建了一個模型,但沒有得到預期的準確結果。專家希望使用超參數優化來提高模型的準確性。
A. 用不同的超參數並行啓動多個訓練任務
B. 建一個 AWS Step Functions 工作流,監控 Amazon CloudWatch 日誌中的準確性,並使用定義的超參數列表重新啓動訓練作業
C. 建超參數調整任務,並將準確度設爲目標指標。
D. 參數空間中創建隨機漫步,遍歷每個超參數的取值範圍
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正確答案: AD
問題 #3
機器學習專家需要創建一個數據存儲庫,爲新模型保存大量基於時間的訓練數據。在源系統中,每小時都會添加新文件,而在 24 小時內,每小時的更新量會發生很大變化。專家總是希望對最後 24 小時的數據進行訓練,哪種類型的數據存儲庫是最具成本效益的解決方案?
A. 馬遜 EBS 支持的亞馬遜 EC2 實例,帶小時目錄
B. 有每小時表分區的 Amazon RDS 數據庫
C. 有小時對象前綴的亞馬遜 S3 數據湖
D. Amazon EBS 卷上使用每小時蜂巢分區的 Amazon EMR 集羣
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正確答案: A
問題 #4
一位數據科學家正在開發一個進行情感分析的應用程序。驗證準確率很低,數據科學家認爲原因可能是數據集中的詞彙量太豐富,平均詞頻太低,應該使用哪種工具來提高驗證準確率?
A. mazon Comprehend 語法分析和實體檢測
B. 馬遜 SageMaker BlazingText 允許模式
C. 然語言工具包(NLTK)的詞幹和停滯詞去除
D. cikit-learn 術語頻率-反向文檔頻率(TF-IDF)向量器
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正確答案: DEF
問題 #5
一個監控服務每分鐘生成 1 TB 規模度量記錄數據 一個研究團隊使用 Amazon Athena 對這些數據執行查詢 由於數據量大,查詢運行緩慢,該團隊需要更好的性能 應該如何將記錄存儲在 Amazon S3 中以提高查詢性能?
A. SV 文件
B. 木地板文件
C. 縮 JSON
D. 錄信息IO
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正確答案: B
問題 #6
一位機器學習專家正在使用 Apache Spark 對訓練數據進行預處理,作爲 Spark 管道的一部分,該專家希望使用 Amazon SageMaker 訓練模型並託管該模型,該專家要將 Spark 應用程序與 SageMaker 集成,需要執行以下哪些操作?(選擇三項)
A. Spark 環境下載 AWS SDK
B. Spark 環境中安裝 SageMaker Spark 庫。
C. 用 SageMaker Spark 庫中適當的估計器來訓練模型。
D. 訓練數據壓縮爲 ZIP 文件並上傳到預先定義的 Amazon S3 存儲桶。
E. 用 sageMakerMode
F. 轉換方法,從 SageMaker 中託管的模型中獲取推論 G
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正確答案: ABD
問題 #7
一位機器學習專家正在 Amazon SageMaker 中配置自動模型調整功能,在使用超參數優化功能時,應遵循以下哪些準則來提高優化效果?選擇以下工具支持的最大超參數數
A. 馬遜 SageMaker 可以搜索儘可能多的組合
B. 定一個非常大的超參數範圍,讓亞馬遜 SageMaker 可以覆蓋所有可能的值。
C. 用對數標度超參數,以便儘快搜索超參數空間
D. 次只執行一個超參數調整任務,通過連續幾輪實驗改進調整效果
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正確答案: D

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