Amazon MLS-C01日本語 Actual Free Exam Questions & Community Discussion
ある企業は、クレジット カードの不正行為を検出したいと考えています。同社は、クレジット カード取引の平均 2% が不正であることを確認しています。データ サイエンティストは、1 年分のクレジット カード取引データに基づいて分類器をトレーニングします。
分類子は不正な取引を識別する必要があります。同社は、できるだけ多くの不正取引を正確に捕捉したいと考えています。
データ サイエンティストは分類子を最適化するためにどの指標を使用する必要がありますか? (2つ選択してください。)
分類子は不正な取引を識別する必要があります。同社は、できるだけ多くの不正取引を正確に捕捉したいと考えています。
データ サイエンティストは分類子を最適化するためにどの指標を使用する必要がありますか? (2つ選択してください。)
Correct Answer: A,B
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企業のデータ サイエンティストは、運用環境での企業の既存のモデルよりもテスト データでのパフォーマンスが向上する新しい機械学習モデルをトレーニングしました。データサイエンティストは、本番環境の Amazon SageMaker エンドポイントで実行されている既存のモデルを置き換えたいと考えています。ただし、同社は、新しいモデルが実稼働環境のデータでうまく機能しない可能性があることを懸念しています。
データ サイエンティストは、運用環境で A/B テストを実行して、新しいモデルが運用環境のデータで適切にパフォーマンスを発揮するかどうかを評価する必要があります。
データ サイエンティストが A/B テストを実行するには、どの手順の組み合わせを実行する必要がありますか? (2つお選びください。)
データ サイエンティストは、運用環境で A/B テストを実行して、新しいモデルが運用環境のデータで適切にパフォーマンスを発揮するかどうかを評価する必要があります。
データ サイエンティストが A/B テストを実行するには、どの手順の組み合わせを実行する必要がありますか? (2つお選びください。)
Correct Answer: B,E
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ある企業のために、機械学習（ML）の専門家がモデルを開発しています。このモデルは、動画内に表示されるオブジェクトのシーケンスを分類・予測するものです。MLの専門家は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と、それに続く3層リカレントニューラルネットワーク（RNN）による分類器を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用することにしました。
同社は以前にも同様のモデルを開発しましたが、そのモデルを別のオブジェクトのセットを分類するようにトレーニングしました。
ML スペシャリストは、以前にトレーニングしたモデルを使用し、そのモデルを現在のユースケースとオブジェクト セットに適応させることで時間を節約したいと考えています。
どのようなステップの組み合わせが、最小限の労力でこの目標を達成しますか? (2 つ選択してください。)
同社は以前にも同様のモデルを開発しましたが、そのモデルを別のオブジェクトのセットを分類するようにトレーニングしました。
ML スペシャリストは、以前にトレーニングしたモデルを使用し、そのモデルを現在のユースケースとオブジェクト セットに適応させることで時間を節約したいと考えています。
どのようなステップの組み合わせが、最小限の労力でこの目標を達成しますか? (2 つ選択してください。)
Correct Answer: A,C
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機械学習のスペシャリストは、企業の本番アプリケーションでのリアルタイム予測のために、P3 インスタンスで組み込みのオブジェクト検出アルゴリズムを使用して Amazon SageMaker エンドポイントを実行しています。モデルのリソース使用率を評価すると、専門家はモデルが GPU の一部しか使用していないことに気付きます。
プロビジョニングされたリソースを効果的に利用するには、どのアーキテクチャを変更すればよいですか?
プロビジョニングされたリソースを効果的に利用するには、どのアーキテクチャを変更すればよいですか?
Correct Answer: D
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ある会社は、自動音声認識 (ASR) を使用して、ボイスメール スタイルのアプリケーションから 60 秒未満の長さのメッセージを書き起こしたいと考えています。この会社では、200 個の固有の製品名を正しく識別する必要があり、その中には固有のスペルや発音が含まれているものもあります。
同社には、選択した ASR モデルをカスタマイズするために使用できる 4,000 語の Amazon SageMaker Ground Truth ボイスメール トランスクリプトがあります。会社は、全員が 1 時間に複数回カスタマイズを更新できるようにする必要があります。
開発段階で転写精度を最大化するアプローチはどれですか?
同社には、選択した ASR モデルをカスタマイズするために使用できる 4,000 語の Amazon SageMaker Ground Truth ボイスメール トランスクリプトがあります。会社は、全員が 1 時間に複数回カスタマイズを更新できるようにする必要があります。
開発段階で転写精度を最大化するアプローチはどれですか?
Correct Answer: C
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ある企業間 (B2B) 電子商取引会社は、不正の可能性がある取引を拒否するための公正かつ公平なリスク軽減戦略を開発したいと考えています。会社は、利益を生む取引や顧客を失う可能性があっても、不正な取引を拒否したいと考えています。
最も少ない運用労力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?
最も少ない運用労力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: B
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ある小売企業は、機械学習を使用して新製品を分類する予定です 現在の製品のラベル付きデータセットがデータ サイエンス チームに提供されました データセットには 1,200 個の製品が含まれています ラベル付きデータセットには、タイトルの寸法、重量、価格など、製品ごとに 15 の特徴があります製品は、書籍、ゲーム、電子機器、映画などの 6 つのカテゴリのいずれかに属しているとラベル付けされています。
トレーニング用に提供されたデータセットを使用して新製品を分類するには、どのモデルを使用する必要がありますか?
トレーニング用に提供されたデータセットを使用して新製品を分類するには、どのモデルを使用する必要がありますか?
Correct Answer: A
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データ サイエンティストは、一連の検査結果から患者が特定の病気にかかっているかどうかを予測するバイナリ分類器を開発しています。データ サイエンティストは、母集団からランダムに選択された 400 人の患者に関するデータを持っています。この病気は、人口の 3% に見られます。
データサイエンティストが採用すべき交差検証戦略はどれですか?
データサイエンティストが採用すべき交差検証戦略はどれですか?
Correct Answer: C
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機械学習スペシャリストは、Amazon SageMaker の機械学習ソリューションのトレーニング部分でいくつかのパフォーマンスの問題を観察しています. ソリューションは、サイズが 2 TB の大規模なトレーニング データセットを使用し、SageMaker k-means アルゴリズムを使用しています. 観察された問題には、許容できない時間の長さが含まれます.モデルのトレーニング中にトレーニング ジョブの起動前に時間がかかり、I/O スループットが低い 現在のソリューションのパフォーマンスの問題に対処するために、スペシャリストは何をすべきですか?
Correct Answer: B
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組み込みアルゴリズムの 1 つを使用して Amazon SageMaker トレーニングジョブを送信する場合、どの共通パラメータを指定する必要がありますか? (3 つ選択してください。)
Correct Answer: A,D,E
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ある機械学習スペシャリストは、クレジット カード処理会社で働いており、どの取引が不正である可能性があるかをほぼリアルタイムで予測する必要があります。具体的には、スペシャリストは、特定のトランザクションが不正である可能性を返すモデルをトレーニングする必要があります。
スペシャリストは、このビジネス上の問題をどのように組み立てるべきですか?
スペシャリストは、このビジネス上の問題をどのように組み立てるべきですか?
Correct Answer: D
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機械学習のスペシャリストが、カスタム アルゴリズムを Amazon SageMaker に導入したいと考えています。スペシャリストは、Amazon SageMaker がサポートする Docker コンテナにアルゴリズムを実装します。
Amazon SageMaker がトレーニングを正しく開始できるように、スペシャリストは Docker コンテナをどのようにパッケージ化する必要がありますか?
Amazon SageMaker がトレーニングを正しく開始できるように、スペシャリストは Docker コンテナをどのようにパッケージ化する必要がありますか?
Correct Answer: B
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