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Amazon AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01日本語版) - MLS-C01日本語 Exam Questions

QUESTION NO: 1
データサイエンティストは、GZIP ファイルのデータストリームをリアルタイムで分析したいと考えています。SQL を使用して、最小のレイテンシーでストリームをクエリできるソリューションはどれですか?

A. データを変換して Amazon S3 バケットに入れるための Amazon Kinesis Data Firehose。 B. データを変換するためのカスタム ETL スクリプトを使用した AWS Glue。 C. データを変換する AWS Lambda 関数を使用した Amazon Kinesis Data Analytics。 D. データを変換して Amazon ES クラスターに保存するための Amazon Kinesis クライアントライブラリ。

Correct Answer: C

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QUESTION NO: 2
機械学習の専門家は、世界中のユーザーがいるニュース Web サイトのコメントを分析する必要があります。スペシャリストは、英語またはスペイン語のコメントで最も議論されているトピックを見つける必要があります。
このタスクを達成するには、どのような手順を使用できますか? （2つ選んでください。）

A. 必要に応じて、Amazon SageMaker seq2seq アルゴリズムを使用してスペイン語から英語に翻訳します。SageMaker 潜在的ディリクレ配分 (LDA) アルゴリズムを使用してトピックを見つけます。 B. 必要に応じて、Amazon Translate を使用してスペイン語から英語に翻訳します。Amazon Lex を使用して、コンテンツからトピックを抽出します。 C. 必要に応じて、Amazon Translate を使用してスペイン語から英語に翻訳します。Amazon SageMaker Neural Topic Model (NTM) を使用してトピックを見つけます。 D. Amazon SageMaker BlazingText アルゴリズムを使用して、言語とは別にトピックを見つけます。分析を続行します。 E. 必要に応じて、Amazon Translate を使用してスペイン語から英語に翻訳します。Amazon Comprehend トピックモデリングを使用してトピックを見つけます。

Correct Answer: C,E

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QUESTION NO: 3
データサイエンティストがAmazon SageMakerの組み込みBlazingTextアルゴリズムを用いてテキスト分類モデルを学習しています。データセットには5つのクラスがあり、カテゴリAが300サンプル、カテゴリBが292サンプルです。
カテゴリー C のサンプルは 240 件、カテゴリー D のサンプルは 258 件、カテゴリー E のサンプルは 310 件です。
データサイエンティストはデータをシャッフルし、10%をテスト用に分割します。モデルをトレーニングした後、データサイエンティストはトレーニングセットとテストセットの混同行列を生成します。
データサイエンティストはこれらの結果からどのような結論を導き出せるでしょうか?

A. データの分布が偏っています。 B. データセットが小さすぎるため、ホールドアウトクロス検証は実行できません。 C. クラス C とクラス D はあまりにも似ています。 D. モデルはクラス B および E に対して過剰適合しています。

Correct Answer: D

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QUESTION NO: 4
大企業のデータサイエンスチームは、Amazon SageMaker ノートブックを使用して、Amazon S3 バケットに保存されているデータにアクセスします。IT セキュリティチームは、インターネット対応のノートブックインスタンスが、インスタンスで実行されている悪意のあるコードがデータのプライバシーを侵害する可能性があるセキュリティの脆弱性を生み出すことを懸念しています。同社は、すべてのインスタンスをインターネットアクセスのない安全な VPC 内にとどめ、データ通信トラフィックを AWS ネットワーク内にとどめることを義務付けています。
データサイエンスチームは、これらの要件を満たすためにノートブックインスタンスの配置をどのように構成する必要がありますか?

A. Amazon SageMaker ノートブックを VPC のプライベートサブネットに関連付けます。VPC に S3 VPC エンドポイントと Amazon SageMaker VPC エンドポイントがアタッチされていることを確認します。 B. Amazon SageMaker ノートブックを VPC のプライベートサブネットに関連付けます。VPC に NAT ゲートウェイと、Amazon S3 および Amazon SageMaker へのアウトバウンド接続のみを許可する関連付けられたセキュリティグループがあることを確認します C. Amazon SageMaker ノートブックを VPC のプライベートサブネットに関連付けます。1AM ポリシーを使用して、Amazon S3 および Amazon SageMaker へのアクセスを許可します。 D. Amazon SageMaker ノートブックを VPC のプライベートサブネットに関連付けます。Amazon SageMaker エンドポイントと S3 バケットを同じ VPC 内に配置します。

Correct Answer: A

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QUESTION NO: 5
機械学習スペシャリストは、画像内の車両のメーカーとモデルを識別するモデルをトレーニングしています。スペシャリストは、転移学習と、一般的な物体の画像でトレーニングされた既存のモデルを使用したいと考えています。スペシャリストは、さまざまな車両メーカーとモデルを含む画像の大規模なカスタムデータセットを照合します。。
カスタムデータでモデルを再トレーニングするために、スペシャリストはモデルを初期化するには何をすべきでしょうか?

A. 最後に完全に接続された層を含むすべての層で事前トレーニングされた重みを使用してモデルを初期化します。 B. すべての層で事前にトレーニングされた重みを使用してモデルを初期化し、最後に完全に接続された層を置き換えます。 C. 最後に完全に接続された層を含むすべての層でランダムな重みを使用してモデルを初期化します。 D. すべての層でランダムな重みを使用してモデルを初期化し、最後に完全に接続された層を置き換えます。

Correct Answer: B

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QUESTION NO: 6
ある会社は、何千もの小売店に衣料品を卸しています。データサイエンティストは、各店舗の各アイテムの 1 日の販売量を予測するモデルを作成する必要があります。データサイエンティストは、半数以上の店舗が 6 か月未満の営業期間であることを発見しました。販売データは、週ごとに非常に一貫しています。データベースの日次データは毎週集計されており、売上のない週は現在のデータセットから除外されています。5 年間 (100 MB) の販売データが Amazon S3 で利用可能です。
開発する予測モデルのパフォーマンスに悪影響を与える要因はどれで、データサイエンティストはそれらを軽減するためにどのような措置を講じるべきか? （2つ選んでください。）

A. Amazon S3 で利用できる販売データは 100 MB のみです。10 年間の販売データを要求すると、モデルに 200 MB のトレーニングデータが提供されます。 B. 販売データには、商品販売のエントリがありません。モデルを構築できるように、ソースデータベースの商品販売データにゼロエントリが含まれるように要求します。 C. 大部分の店舗で季節性の検出が課題になります。カテゴリデータを要求して、新しい店舗をより多くの履歴データを持つ類似の店舗に関連付けます。 D. 売上データは週ごとに集計されます。ソースデータベースから毎日の売上データを要求して、日次モデルを構築できるようにします。 E. 売上データに十分な分散がありません。モデルの一般化機能を改善するために、他の業界からの外部販売データを要求します。

Correct Answer: B,D

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QUESTION NO: 7
e コマース企業は、シャツとパンツの製品の画像を分類するために、カスタマイズされたトレーニングモデルを必要としています。この企業は、2 ～ 3 日で精度の高い概念実証を必要としています。すぐにモデル？

A. p3.2xlarge (GPU アクセラレーションコンピューティング) B. m5 4xlarge (汎用) C. r5.2xlarge (メモリ最適化) D. p3 8xlarge (GPU アクセラレーションコンピューティング)

Correct Answer: A

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QUESTION NO: 8
機械学習スペシャリストには、ラベル付けされていないデータで構成されるデータセットが与えられました。スペシャリストは、チームがデータをさまざまなバケットに分類するのに役立つモデルを作成する必要があります。この作業を完了するには、どのモデルを使用する必要がありますか?

A. ブレイジングテキスト B. K-means クラスタリング C. XGBoost D. ランダムカットフォレスト (RCF)

Correct Answer: B

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QUESTION NO: 9
Machine Learning スペシャリストは、以前にローカルマシンで scikit-learn を使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングしましたが、スペシャリストは現在、推論のみを目的としてそれを本番環境にデプロイしたいと考えています。
Amazon SageMaker がローカルでトレーニングされたモデルを確実にホストできるようにするには、どのような手順を実行する必要がありますか?

A. 推論コードを使用して Docker イメージをビルドします。Docker イメージにレジストリホスト名のタグを付けて、Amazon ECR にアップロードします。 B. デプロイ用にフォーマットが圧縮されるように、トレーニング済みのモデルをシリアル化します。イメージをビルドし、Docker Hub にアップロードします。 C. 推論コードを使用して Docker イメージをビルドします。Docker Hub を設定し、イメージを Amazon ECR にアップロードします。 D. デプロイ用にフォーマットが圧縮されるように、トレーニング済みモデルをシリアル化します。Docker イメージにレジストリホスト名のタグを付けて、Amazon S3 にアップロードします。

Correct Answer: A

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