Amazon MLA-C01日本語 Actual Free Exam Questions & Community Discussion
ある企業は、Amazon EC2インスタンス上でバッチデータ処理ジョブを実行する必要があります。このジョブは週末に実行され、完了まで90分かかります。処理は中断しても問題ありません。このジョブは今後6ヶ月間、毎週末に実行される予定です。
これらの要件を最もコスト効率よく満たす EC2 インスタンス購入オプションはどれですか?
これらの要件を最もコスト効率よく満たす EC2 インスタンス購入オプションはどれですか?
Correct Answer: A
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
MLエンジニアは、ストリーミングIoTセンサーデータを処理し、定期的にMLモデルを再トレーニングするワークフローをデプロイしたいと考えています。最新のモデルバージョンを本番環境にデプロイする必要があります。
これらの要件を満たすサービスはどれでしょうか?
これらの要件を満たすサービスはどれでしょうか?
Correct Answer: A
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
MLエンジニアは、学習済みのMLモデルをホストするためのソリューションを実装する必要があります。モデルへのリクエストの頻度は、1日を通して一定ではありません。
MLエンジニアは、モデルが使用されていないときにコストを最小限に抑えるスケーラブルなソリューションを必要としています。また、ピーク使用時でもリクエストに応答できるモデルのキャパシティを維持できるソリューションも必要です。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
MLエンジニアは、モデルが使用されていないときにコストを最小限に抑えるスケーラブルなソリューションを必要としています。また、ピーク使用時でもリクエストに応答できるモデルのキャパシティを維持できるソリューションも必要です。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
Correct Answer: A
Vote an answer
ある企業は、モデルのトレーニングやデプロイといった機械学習ワークフローをサポートするために、Amazon SageMakerAIを使用しています。
以下のリストから、各ユースケースの要件を満たし、かつ運用上の負担が最小限となるレジストリを選択してください。各レジストリは1回以上選択する必要があります。(4つ選択してください。)
* Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)
* SageMaker モデルレジストリ
以下のリストから、各ユースケースの要件を満たし、かつ運用上の負担が最小限となるレジストリを選択してください。各レジストリは1回以上選択する必要があります。(4つ選択してください。)
* Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)
* SageMaker モデルレジストリ
Correct Answer:
Explanation:
* Tag model packages and use model package groups that include container images for training and deployment # SageMaker Model Registry
* Store predefined language packages, kernels, and relevant dependencies # Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)
* Organize models and their images into model groups for better discoverability # SageMaker Model Registry
* Pull built-in SageMaker AI images for model training # Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) The correct hotspot mapping is based on the different purposes of SageMaker Model Registry and Amazon ECR.
For model packages, model package groups, and model discoverability, the correct choice is SageMaker Model Registry. AWS documentation states that a model package group is a collection of versioned model packages, and each version can contain the model artifacts, metadata, and container information used for deployment. AWS also documents that registered models can be organized into groups to support governance, discoverability, and lifecycle management. That is why both "tag model packages and use model package groups" and "organize models and their images into model groups" map to SageMaker Model Registry.
For storing software environments and pulling training images, the correct choice is Amazon ECR. AWS documentation says SageMaker uses Docker container images, and these images contain the software stack such as frameworks, language packages, kernels, and dependencies. AWS also states that SageMaker provides prebuilt Docker images for training and inference, and these are referenced through Amazon ECR image URIs. Therefore, both "store predefined language packages, kernels, and relevant dependencies" and
"pull built-in SageMaker AI images for model training" map to Amazon ECR.
ケーススタディ
機械学習エンジニアがAWS上で不正検出モデルを開発しています。トレーニングデータセットには、オンプレミスのMySQLデータベースのトランザクションログ、顧客プロファイル、テーブルが含まれています。トランザクションログと顧客プロファイルはAmazon S3に保存されています。
データセットにはクラスの不均衡があり、モデルのアルゴリズムの学習に影響を与えています。さらに、多くの特徴量に相互依存性があり、アルゴリズムはデータ内の望ましい根本的なパターンをすべて捉えていません。
ML エンジニアがモデルをトレーニングする前に、ML エンジニアは不均衡なデータの問題を解決する必要があります。
最も少ない運用労力でこの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
機械学習エンジニアがAWS上で不正検出モデルを開発しています。トレーニングデータセットには、オンプレミスのMySQLデータベースのトランザクションログ、顧客プロファイル、テーブルが含まれています。トランザクションログと顧客プロファイルはAmazon S3に保存されています。
データセットにはクラスの不均衡があり、モデルのアルゴリズムの学習に影響を与えています。さらに、多くの特徴量に相互依存性があり、アルゴリズムはデータ内の望ましい根本的なパターンをすべて捉えていません。
ML エンジニアがモデルをトレーニングする前に、ML エンジニアは不均衡なデータの問題を解決する必要があります。
最も少ない運用労力でこの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
Correct Answer: A
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
ある建設会社は、Amazon SageMaker AI を使用して、道路の損傷を特定するためのカスタム物体検出モデルをトレーニングしています。複数のカメラから取得した画像を使用しています。画像は JPEG オブジェクトとして Amazon S3 バケットに保存されています。
画像は、トレーニングジョブで使用する前に、計算負荷の高いコンピュータービジョン技術を用いて前処理する必要があります。企業は、トレーニングジョブにおけるデータの読み込みと前処理を最適化する必要があります。このソリューションは、モデルのパフォーマンスに影響を与えたり、コンピューティングリソースやストレージリソースを増加したりしてはなりません。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
画像は、トレーニングジョブで使用する前に、計算負荷の高いコンピュータービジョン技術を用いて前処理する必要があります。企業は、トレーニングジョブにおけるデータの読み込みと前処理を最適化する必要があります。このソリューションは、モデルのパフォーマンスに影響を与えたり、コンピューティングリソースやストレージリソースを増加したりしてはなりません。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
Correct Answer: D
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
MLエンジニアは、Amazon SageMaker AIを使用して分類MLモデルのトレーニングに必要なデータを収集しています。ターゲット列には、クラスAまたはクラスBの2つの値を指定できます。MLエンジニアは、既存のトレーニングデータを失うことなく、クラスAとクラスBの両方のサンプル数が均等になるようにしたいと考えています。MLエンジニアは、トレーニングデータのバランスをテストする必要があります。
どのソリューションがこの要件を満たすでしょうか?
どのソリューションがこの要件を満たすでしょうか?
Correct Answer: A
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
ある企業が大規模な非構造化データセットを保有しています。このデータセットには、複数の主要属性にわたって多数の重複レコードが含まれています。
最も少ないコード開発でデータセット内の重複を検出する AWS ソリューションはどれですか?
最も少ないコード開発でデータセット内の重複を検出する AWS ソリューションはどれですか?
Correct Answer: C
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
ある企業は顧客データを毎日収集し、日付ごとに分割されたAmazon S3バケットに圧縮ファイルとして保存しています。アナリストは毎月、データを処理し、データ品質をチェックし、結果をAmazon QuickSightダッシュボードにアップロードします。
ML エンジニアは、データが QuickSight に送信される前に、最小限の運用オーバーヘッドでデータの品質を自動的にチェックする必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
ML エンジニアは、データが QuickSight に送信される前に、最小限の運用オーバーヘッドでデータの品質を自動的にチェックする必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
Correct Answer: D
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
数百人のデータサイエンティストを擁するある企業は、Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルを作成しています。これらのモデルは、SageMaker モデルレジストリ内のモデルグループに保存されています。
データサイエンティストは、コンピュータービジョン、自然言語処理（NLP）、音声認識の3つのカテゴリーに分類されます。MLエンジニアは、既存のモデルをこれらのグループに整理し、大規模なモデル発見可能性を向上させるソリューションを実装する必要があります。このソリューションは、モデル成果物とその既存のグループ分けの整合性に影響を与えてはなりません。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
データサイエンティストは、コンピュータービジョン、自然言語処理（NLP）、音声認識の3つのカテゴリーに分類されます。MLエンジニアは、既存のモデルをこれらのグループに整理し、大規模なモデル発見可能性を向上させるソリューションを実装する必要があります。このソリューションは、モデル成果物とその既存のグループ分けの整合性に影響を与えてはなりません。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
Correct Answer: C
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
ある企業では、顧客が自社のウェブサイトにアップロードした画像に基づいてテキスト説明を生成する機械学習モデルを運用しています。画像の合計サイズは最大50MBです。
機械学習エンジニアは、画像をAmazon S3バケットに保存することを決定しました。機械学習エンジニアは、需要の変化に合わせて拡張可能な処理ソリューションを実装する必要があります。
最も少ない運用オーバーヘッドでこれらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
機械学習エンジニアは、画像をAmazon S3バケットに保存することを決定しました。機械学習エンジニアは、需要の変化に合わせて拡張可能な処理ソリューションを実装する必要があります。
最も少ない運用オーバーヘッドでこれらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
Correct Answer: D
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
ML エンジニアは、Amazon SageMaker Canvas を使用して、インポートされたデータセットからカスタム ML モデルを構築しています。
モデルは 10 年間のデータに基づいて継続的に数値予測を行う必要があります。
ML エンジニアはモデルのパフォーマンスを評価するためにどのメトリックを使用する必要がありますか?
モデルは 10 年間のデータに基づいて継続的に数値予測を行う必要があります。
ML エンジニアはモデルのパフォーマンスを評価するためにどのメトリックを使用する必要がありますか?
Correct Answer: A
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
ケーススタディ
機械学習エンジニアがAWS上で不正検出モデルを開発しています。トレーニングデータセットには、オンプレミスのMySQLデータベースのトランザクションログ、顧客プロファイル、テーブルが含まれています。トランザクションログと顧客プロファイルはAmazon S3に保存されています。
データセットにはクラスの不均衡があり、モデルのアルゴリズムの学習に影響を与えています。さらに、多くの特徴量に相互依存性があり、アルゴリズムはデータ内の望ましい根本的なパターンをすべて捉えていません。
データが集約された後、ML エンジニアはデータ内の異常を自動的に検出し、結果を視覚化するソリューションを実装する必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
機械学習エンジニアがAWS上で不正検出モデルを開発しています。トレーニングデータセットには、オンプレミスのMySQLデータベースのトランザクションログ、顧客プロファイル、テーブルが含まれています。トランザクションログと顧客プロファイルはAmazon S3に保存されています。
データセットにはクラスの不均衡があり、モデルのアルゴリズムの学習に影響を与えています。さらに、多くの特徴量に相互依存性があり、アルゴリズムはデータ内の望ましい根本的なパターンをすべて捉えていません。
データが集約された後、ML エンジニアはデータ内の異常を自動的に検出し、結果を視覚化するソリューションを実装する必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?
Correct Answer: A
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
0
0
0
10