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通過 MLS-C01 認證問題與實踐測試，AWS 機器學習認證 | SPOTO

AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01) 考試針對開發或數據科學領域的專業人士，驗證他們在 AWS 基礎架構上創建、訓練、優化和部署 ML 模型的技能。通過利用 SPOTO 的練習測試和 MLS-C01 認證問題，考生可以熟悉考試形式、測試自己的知識並確定需要改進的地方。訪問這些資源可以加強考試準備，增強信心，並提高通過MLS-C01認證考試的可能性。SPOTO提供全面的MLS-C01考試準備包，包括模擬測試和MLS-C01認證試題。這些資源涵蓋了一系列主題，如考試問題、樣題和考試轉儲，確保爲MLS-C01考試做好充分準備。
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問題 #1
用於訓練該模型的數據集非常大，包含數百萬個數據點，並託管在亞馬遜 S3 存儲桶中。專家希望避免將所有這些數據加載到亞馬遜 SageMaker 筆記本電腦實例上，因爲移動這些數據需要數小時，而且會超出筆記本電腦實例上所附的 5 GB 亞馬遜 EBS 卷。哪種方法可以讓專家使用所有數據來訓練模型？
A. 較小的數據子集加載到 SageMaker 筆記本中，並進行局部訓練
B. 認訓練代碼正在執行，模型參數看起來合理。
C. 用管道輸入模式，使用 S3 數據桶中的完整數據集啓動 SageMaker 訓練作業。
D. 用 AWS 深度學習 AMI 啓動 Amazon EC2 實例，並將 S3 存儲桶附加到該實例。
E. 少量數據進行訓練，以驗證訓練代碼和超參數
F. 到亞馬遜 SageMaker，使用完整數據集進行訓練 G
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正確答案: C
問題 #2
一位數據科學家希望實時了解 GZIP 文件數據流。哪種解決方案允許使用 SQL 以最少的延遲查詢數據流？
A. 馬遜 Kinesis 數據分析，使用 AWS Lambda 函數轉換數據。
B. WS Glue，使用自定義 ETL 腳本轉換數據。
C. mazon Kinesis 客戶端庫，用於轉換數據並將其保存到 Amazon ES 集羣。
D. mazon Kinesis Data Firehose 轉換數據並將其放入 Amazon S3 存儲桶。
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正確答案: A
問題 #3
問題 22：一家零售連鎖店一直在使用 Amazon Kinesis Data Firehose 從其 20,000 家門店網絡向 Amazon S3 輸入採購記錄。爲了支持訓練一個改進的機器學習模型，訓練記錄將需要新的但簡單的轉換，而且一些屬性將被合併。模型需要每天重新訓練。考慮到大量存儲和傳統的數據攝取，哪種變更所需的開發工作量最少？
A. 求商店轉而在 AWS 存儲網關上本地捕獲數據並加載到 Amazon S3，然後使用 AWS Glue 進行轉換。
B. 署一個運行帶有轉換邏輯的 Apache Spark 的 Amazon EMR 集羣，讓該集羣每天對 Amazon S3 中的累積記錄運行，並將新記錄/轉換記錄輸出到 Amazon S3。
C. 用轉換邏輯啓動一組 Amazon EC2 實例，讓它們轉換 Amazon S3 上積累的數據記錄，並將轉換後的記錄輸出到 Amazon S3。
D. Kinesis Data Firehose 流的下遊插入 Amazon Kinesis Data Analytics 流，使用 SQL 將原始記錄屬性轉換爲簡單的轉換值。
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正確答案: D
問題 #4
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。
A. 記錄轉換爲 Apache Parquet 格式
B. 記錄轉換爲 JSON 格式
C. 記錄轉換爲 GZIP CSV 格式
D. 記錄轉換爲 XML 格式
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正確答案: A
問題 #5
一家大型消費品製造商有以下產品銷售 ?34 種不同的牙膏 ?48 種不同的牙刷43 種不同的漱口水產品 所有這些產品的全部銷售歷史記錄都可以在亞馬遜 S3 中找到 目前，該公司正在使用定製的自回歸綜合移動平均線 (ARIMA) 模型來預測這些產品的需求。
A. 練一個自定義 ARIMA 模型來預測新產品的需求。
B. 練亞馬遜 SageMaker DeepAR 算法，預測新產品的需求量
C. 練 Amazon SageMaker k-means 聚類算法，預測新產品的需求。
D. 練自定義 XGBoost 模型，預測新產品的需求量
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正確答案: C
問題 #6
問題 21：一名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、已部署 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？(選擇兩項）。
A. WS CloudTrail
B. WS 健康
C. WS 可信顧問
D. 馬遜雲觀察
E. WS 配置
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正確答案: AD
問題 #7
一家金融服務公司正在亞馬遜 S3 上構建一個強大的無服務器數據湖。該數據湖應具有靈活性並滿足以下要求： * 支持通過 Amazon Athena 和 Amazon Redshift Spectrum 查詢 Amazon S3 上的新舊數據。 * 支持事件驅動的 ETL 管道。 * 提供快速、簡便的元數據理解方法。哪種方法能滿足這些要求？
A. 用 AWS Glue 爬蟲抓取 S3 數據，使用 AWS Lambda 函數觸發 AWS Glue ETL 作業，使用 AWS Glue 數據目錄搜索和發現元數據。
B. 用 AWS Glue 爬蟲抓取 S3 數據，使用 AWS Lambda 函數觸發 AWS 批處理作業，使用外部 Apache Hive 元存儲搜索和發現元數據。
C. 用 AWS Glue 爬蟲抓取 S3 數據，使用 Amazon CloudWatch 警報觸發 AWS 批次作業，使用 AWS Glue 數據目錄搜索和發現元數據。
D. 用 AWS Glue 爬蟲抓取 S3 數據，使用 Amazon CloudWatch 警報觸發 AWS Glue ETL 作業，使用外部 Apache Hive 元存儲搜索和發現元數據。
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正確答案: C
問題 #8
一位機器學習專家正在構建一個邏輯回歸模型，以預測一個人是否會訂購披薩。該專家正試圖建立一個具有理想分類閾值的最佳模型。專家應該使用哪種模型評估技術來了解不同的分類閾值會如何影響模型的性能？
A. 收者操作特徵曲線（ROC）
B. 類錯誤率
C. 方根誤差 (RM&)
D. 1 準則
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正確答案: B

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