Amazon MLS-C01 Korean Actual Free Exam Questions & Community Discussion
회사는 사용자 행동을 사기 또는 정상으로 분류하려고 합니다. 내부 연구를 기반으로 기계 학습 전문가는 계정 연령과 거래 월이라는 두 가지 기능을 기반으로 이진 분류기를 구축하려고 합니다. 이러한 기능에 대한 클래스 분포는 제공된 그림에 설명되어 있습니다.
이 정보를 바탕으로 어떤 모델이 가장 높은 정확도를 가질까요?
이 정보를 바탕으로 어떤 모델이 가장 높은 정확도를 가질까요?
Correct Answer: A
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기계 학습(ML) 전문가는 금융 서비스 회사에 대한 분류 모델을 개발해야 합니다. 도메인 전문가는 10,000개의 행과 1,020개의 기능이 있는 표 형식의 데이터 세트를 제공합니다. 탐색적 데이터 분석 중에 전문가는 누락된 값이 없고 적은 비율의 중복 행을 찾습니다. 200개의 기능 쌍에 대해 > 0.9의 상관 점수가 있습니다. 각 기능의 평균 값은 50번째 백분위수와 유사합니다.
ML 전문가는 Amazon SageMaker와 함께 어떤 기능 엔지니어링 전략을 사용해야 합니까?
ML 전문가는 Amazon SageMaker와 함께 어떤 기능 엔지니어링 전략을 사용해야 합니까?
Correct Answer: B
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데이터 과학자는 고용 데이터를 분석해야 합니다.
ㅏ. 데이터 세트에는 약 1000만
10가지 다른 기능에 걸쳐 사람들에 대한 관찰. 예비 분석 중에 데이터 과학자는 소득 및 연령 분포가 정상이 아님을 알아차렸습니다. 소득 수준은 예상대로 오른쪽 스큐를 보여주지만 소득이 높은 개인이 적을수록 연령 분포도 오른쪽 스큐를 보여 노동에 참여하는 노인이 적습니다.
잘못 왜곡된 데이터를 수정하기 위해 데이터 과학자가 적용할 수 있는 기능 변환은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)
ㅏ. 데이터 세트에는 약 1000만
10가지 다른 기능에 걸쳐 사람들에 대한 관찰. 예비 분석 중에 데이터 과학자는 소득 및 연령 분포가 정상이 아님을 알아차렸습니다. 소득 수준은 예상대로 오른쪽 스큐를 보여주지만 소득이 높은 개인이 적을수록 연령 분포도 오른쪽 스큐를 보여 노동에 참여하는 노인이 적습니다.
잘못 왜곡된 데이터를 수정하기 위해 데이터 과학자가 적용할 수 있는 기능 변환은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)
Correct Answer: B,D
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기계 학습 전문가는 사람이 피자를 주문할지 여부를 예측하는 로지스틱 회귀 모델을 구축하고 있습니다. Specialist는 이상적인 분류 임계값으로 최적의 모델을 구축하려고 합니다.
전문가는 다양한 분류 임계값이 모델의 성능에 미치는 영향을 이해하기 위해 어떤 모델 평가 기술을 사용해야 합니까?
전문가는 다양한 분류 임계값이 모델의 성능에 미치는 영향을 이해하기 위해 어떤 모델 평가 기술을 사용해야 합니까?
Correct Answer: A
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제품 카탈로그의 수석 편집자는 연구 개발 팀이 이미지 컬렉션의 개인이 회사의 소매 브랜드를 착용하고 있는지 여부를 감지하는 데 사용할 수 있는 기계 학습 시스템을 구축하기를 원합니다. 팀에는 일련의 교육 데이터가 있습니다. 어떤 기계 연구자들은 BEST가 요구 사항을 충족하는 학습 알고리즘을 사용해야 합니까?
Correct Answer: D
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데이터 과학자는 Amazon SageMaker NTM(신경 주제 모델) 알고리즘을 사용하여 블로그 게시물에서 태그를 추천하는 모델을 구축하고 있습니다. 원시 블로그 게시물 데이터는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식으로 저장됩니다. 모델 평가 중에 데이터 과학자는 모델이 특정 블로그 항목에만 있는 몇 가지 희귀 단어와 함께 특정 블로그 게시물에 대한 태그로 "a", "an" 및 "the"와 같은 특정 불용어를 권장한다는 것을 발견했습니다. 콘텐츠 팀과 몇 차례 태그 검토를 반복한 후 데이터 과학자는 희귀 단어가 비정상적이지만 실현 가능하다는 것을 알아차렸습니다. 데이터 과학자는 또한 생성된 모델의 태그 권장 사항에 불용어가 포함되지 않도록 해야 합니다.
데이터 과학자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?
데이터 과학자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?
Correct Answer: C
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전자 상거래 회사는 이미지를 기반으로 제품 분류를 자동화하고 있습니다. 데이터 과학자는 Amazon SageMaker 이미지 분류 알고리즘을 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 훈련했습니다. 각 제품의 이미지는 특정 제품 라인에 따라 분류됩니다. 신제품을 분류할 때 모델의 정확도가 너무 낮습니다. 모든 제품 이미지는 크기가 동일하며 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 회사는 가능한 한 빨리 새 제품에 사용할 수 있도록 모델을 개선하고자 합니다.
솔루션의 정확도를 향상시키는 단계는 무엇입니까? (3개를 선택하세요.)
솔루션의 정확도를 향상시키는 단계는 무엇입니까? (3개를 선택하세요.)
Correct Answer: B,D,E
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한 회사가 Amazon SageMaker를 사용하여 머신 러닝(ML) 모델을 개발하기로 결정했습니다. 이 회사는 VPC에 SageMaker 노트북 인스턴스를 호스팅하고, Amazon S3 버킷에 학습 데이터를 저장합니다.
회사 보안 정책에 따르면 SageMaker 노트북 인스턴스는 인터넷에 연결되어서는 안 됩니다.
어떤 솔루션이 회사의 보안 요구 사항을 충족할까요?
회사 보안 정책에 따르면 SageMaker 노트북 인스턴스는 인터넷에 연결되어서는 안 됩니다.
어떤 솔루션이 회사의 보안 요구 사항을 충족할까요?
Correct Answer: C
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머신 러닝 전문가는 Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3에서 데이터 세트를 쿼리하는 프로세스를 구축해야 합니다. 데이터 세트에는 일반 텍스트 CSV 파일로 저장된 800.000 개 이상의 레코드가 포함됩니다. 각 레코드는 200 개의 열을 포함하며 크기는 약 1 5MB입니다. 10 열만 Machine Learning Specialist는 쿼리 런타임을 최소화하기 위해 데이터 세트를 어떻게 변환해야 합니까?
Correct Answer: B
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클라우드 연결 장치를 제공하여 건강한 수면 패턴을 장려하는 회사는 현재 AWS에서 수면 추적 애플리케이션을 호스팅하고 있습니다. 애플리케이션은 장치 사용자로부터 장치 사용 정보를 수집합니다. 회사의 데이터 과학 팀은 사용자가 회사 장치 사용을 중단할지 여부와 시기를 예측하기 위해 기계 학습 모델을 구축하고 있습니다. 이 모델의 예측은 사용자에게 연락하기 위한 최선의 접근 방식을 결정하는 다운스트림 애플리케이션에서 사용됩니다.
데이터 과학 팀은 회사의 비즈니스 목표에 따라 각 버전을 평가하기 위해 여러 버전의 기계 학습 모델을 구축하고 있습니다. 장기적인 효율성을 측정하기 위해 팀은 모델에서 제공되는 추론 부분을 제어할 수 있는 기능을 사용하여 오랜 기간 동안 여러 버전의 모델을 병렬로 실행하려고 합니다.
최소한의 노력으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
데이터 과학 팀은 회사의 비즈니스 목표에 따라 각 버전을 평가하기 위해 여러 버전의 기계 학습 모델을 구축하고 있습니다. 장기적인 효율성을 측정하기 위해 팀은 모델에서 제공되는 추론 부분을 제어할 수 있는 기능을 사용하여 오랜 기간 동안 여러 버전의 모델을 병렬로 실행하려고 합니다.
최소한의 노력으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
Correct Answer: B
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기계 학습 팀은 Amazon SageMaker를 사용하여 연구 데이터 세트를 사용하여 Apache MXNet 필기 숫자 분류기 모델을 교육합니다. 팀은 모델이 과적합될 때 알림을 받기를 원합니다. 감사자는 Amazon SageMaker 로그 활동 보고서를 보고 무단 API 호출이 없는지 확인하려고 합니다.
최소한의 코드와 최소한의 단계로 요구 사항을 해결하기 위해 기계 학습 팀은 무엇을 해야 합니까?
최소한의 코드와 최소한의 단계로 요구 사항을 해결하기 위해 기계 학습 팀은 무엇을 해야 합니까?
Correct Answer: D
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