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MLS-C01 考試輕鬆練習:最新模擬考試,AWS 機器學習認證 | SPOTO

AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) 考試對於從事開發或數據科學工作的 IT 專業人員來說是一個重要的裏程碑。它重點評估考生使用 AWS 雲構建、訓練、調整和部署機器學習模型的技能。該認證證明了利用 AWS 服務執行 ML 任務的能力,如 Amazon SageMaker、AWS Lambda 和 Amazon S3。在備考方面,考生可以從各種資源中獲益,包括考試問題和答案、模擬測試、樣題和考試轉儲。這些材料有助於熟悉考試形式、理解關鍵概念並練習在考試條件下解決問題。此外,利用考試模擬器和在線試題還能增強準備程度和信心。SPOTO 提供最新的 MLS-C01 認證模擬考試,爲考生提供真實的考試模擬和寶貴的練習機會。利用這些資源可以使考試練習變得簡單有效,從而成功通過考試。
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問題 #1
一位機器學習專家希望爲端點自動擴展配置確定合適的 SageMakerVariant Invocations Per Instance 設置。專家在單個實例上進行了負載測試,確定在不降低服務質量的情況下,每秒峯值請求數(RPS)約爲 20 RPS。由於這是首次部署,專家打算將調用安全係數設置爲 0.5。
A. 0
B. 0
C. 00
D. ,400
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正確答案: C
問題 #2
一個數據科學團隊正在設計一個數據集存儲庫,用於存儲機器學習模型中常用的大量訓練數據。由於數據科學家每天都可能創建任意數量的新數據集,因此該解決方案必須能夠自動擴展並具有成本效益。此外,還必須能夠使用 SQL 瀏覽數據。哪種存儲方案最適合這種情況?
A. 數據集存儲爲 Amazon S3 中的文件。
B. 數據集作爲文件存儲在連接到 Amazon EC2 實例的 Amazon EBS 卷中。
C. 多節點 Amazon Redshift 集羣中將數據集存儲爲表。
D. 數據集作爲全局表存儲在 Amazon DynamoDB 中。
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正確答案: B
問題 #3
所顯示的圖表來自一個用於測試時間序列的森林化模型。僅從圖表來看,機器學習專家應該對模型的行爲做出哪種結論?
A. 型很好地預測了趨勢和季節性。
B. 型能很好地預測趨勢,但不能預測季節性。
C. 型能很好地預測季節性,但不能預測趨勢。
D. 型不能很好地預測趨勢或季節性。
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正確答案: B
問題 #4
在進行神經網絡項目時,機器學習專家發現數據中的某些特徵具有很高的量級,因此這些數據在代價函數中的權重更大。 專家應如何確保在反向傳播過程中更好地收斂?
A. 維
B. 據正常化
C. 型調節
D. 數羣體的數據擴充
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正確答案: D
問題 #5
一位機器學習專家正在對一個描述紐約市公共交通情況的數據集實施全貝葉斯網絡。其中一個隨機變量是離散的,表示紐約人等待公交車的分鐘數,條件是公交車每 10 分鐘一班,平均值爲 3 分鐘。對於這個變量,ML 專家應該使用哪種先驗概率分布?
A. 松分布 、
B. 勻分布
C. 態分布
D. 項分布
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正確答案: D
問題 #6
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。專家需要做些什麼?
A. 英偉達驅動程序與 Docker 映像捆綁在一起。
B. 建與 NVIDIA-Docker 兼容的 Docker 容器。
C. 理 Docker 容器的文件結構,以便在 GPU 實例上執行。
D. Amazon SageMaker CreateTrainingJob 請求正文中設置 GPU 標誌
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正確答案: C
問題 #7
機器學習專家正在與一家大型網絡安全公司合作,該公司爲世界各地的公司實時管理安全事件。該網絡安全公司希望設計一種解決方案,使其能夠使用機器學習將惡意事件作爲異常數據進行評分。
A. 用 Amazon Kinesis Data Firehose 接收數據,並使用 Amazon Kinesis Data Analytics Random Cut Forest (RCF) 進行異常檢測 然後使用 Kinesis Data Firehose 將結果流式傳輸到 Amazon S3
B. 用亞馬遜 EM 將數據輸入 Apache Spark Streaming
C. 使用帶有 k-means 的 Spark MLlib 進行異常檢測 然後將結果存儲在 Apache Hadoop 分布式文件系統 (HDFS) 中,使用複製係數爲三的 Amazon EMR 作爲數據湖
D. 入數據並將其存儲在 Amazon S3 中 使用 AWS Batch 和 AWS 深度學習 AMI,在 Amazon S3 中的數據上使用 TensorFlow 訓練 k-means 模型。
E. 收數據並將其存儲在亞馬遜 S3 中。讓按需觸發的 AWS Glue 作業轉換新數據 然後使用 Amazon SageMaker 內置的隨機切割森林 (RCF) 模型檢測數據中的異常情況
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正確答案: A

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