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AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty Prüfungen, AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty Testengine

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Die Amazon AWS Certified Machine Learning Specialty Prüfung ist ein Test, der die Fähigkeit eines Individuums bewertet, Machine-Learning-Lösungen auf AWS zu entwickeln, bereitzustellen und zu entwerfen. Diese Zertifizierung ist ideal für Personen, die eine Karriere im Bereich des Machine Learning und der AI-Engineering anstreben. Der Besitz dieser Zertifizierung kann Fachleuten helfen, sich in einem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu differenzieren und potenzielle Arbeitgeber auf sich aufmerksam zu machen.

Um die Prüfung zu berechnen, sollten die Kandidaten mindestens ein Jahr Erfahrung in der Gestaltung und Bereitstellung von ML -Lösungen auf AWS haben. Sie sollten auch ein solides Verständnis des AWS -Ökosystems haben, einschließlich verschiedener Dienste wie Amazon Sagemaker, Amazon S3 und AWS Lambda. Das Bestehen der Amazon MLS-C01-Prüfung zeigt die Fähigkeit eines Kandidaten, AWS-Dienste zu verwenden, um skalierbare und zuverlässige ML-Lösungen aufzubauen, mit denen komplexe Geschäftsprobleme gelöst werden können. Angesichts der zunehmenden Nachfrage nach ML -Spezialisten kann diese Zertifizierung Fachleuten, die in diesem Bereich voranschreiten möchten, einen erheblichen Karrierevorteil bieten.

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Amazon AWS Certified Machine Learning - Specialty AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty Prüfungsfragen mit Lösungen (Q179-Q184):

179. Frage
A company has set up and deployed its machine learning (ML) model into production with an endpoint using Amazon SageMaker hosting services. The ML team has configured automatic scaling for its SageMaker instances to support workload changes. During testing, the team notices that additional instances are being launched before the new instances are ready. This behavior needs to change as soon as possible.
How can the ML team solve this issue?

• A. Decrease the cooldown period for the scale-in activity. Increase the configured maximum capacity of instances.
• B. Increase the cooldown period for the scale-out activity.
• C. Set up Amazon API Gateway and AWS Lambda to trigger the SageMaker inference endpoint.
• D. Replace the current endpoint with a multi-model endpoint using SageMaker.

Antwort: A

180. Frage
A company wants to predict the sale prices of houses based on available historical sales data. The target variable in the company's dataset is the sale price. The features include parameters such as the lot size, living area measurements, non-living area measurements, number of bedrooms, number of bathrooms, year built, and postal code. The company wants to use multi-variable linear regression to predict house sale prices.
Which step should a machine learning specialist take to remove features that are irrelevant for the analysis and reduce the model's complexity?

• A. Plot a histogram of the features and compute their standard deviation. Remove features with high variance.
• B. Run a correlation check of all features against the target variable. Remove features with low target variable correlation scores.
• C. Build a heatmap showing the correlation of the dataset against itself. Remove features with low mutual correlation scores.
• D. Plot a histogram of the features and compute their standard deviation. Remove features with low variance.

Antwort: B

181. Frage
When submitting Amazon SageMaker training jobs using one of the built-in algorithms, which common parameters MUST be specified? (Select THREE.)

• A. The output path specifying where on an Amazon S3 bucket the trained model will persist.
• B. The training channel identifying the location of training data on an Amazon S3 bucket.
• C. Hyperparameters in a JSON array as documented for the algorithm used.
• D. The 1AM role that Amazon SageMaker can assume to perform tasks on behalf of the users.
• E. The Amazon EC2 instance class specifying whether training will be run using CPU or GPU.
• F. The validation channel identifying the location of validation data on an Amazon S3 bucket.

Antwort: B,D,F

182. Frage
A Data Scientist wants to gain real-time insights into a data stream of GZIP files. Which solution would allow the use of SQL to query the stream with the LEAST latency?

• A. An Amazon Kinesis Client Library to transform the data and save it to an Amazon ES cluster.
• B. AWS Glue with a custom ETL script to transform the data.
• C. Amazon Kinesis Data Analytics with an AWS Lambda function to transform the data.
• D. Amazon Kinesis Data Firehose to transform the data and put it into an Amazon S3 bucket.

Antwort: D

183. Frage
A Machine Learning Specialist trained a regression model, but the first iteration needs optimizing. The Specialist needs to understand whether the model is more frequently overestimating or underestimating the target.
What option can the Specialist use to determine whether it is overestimating or underestimating the target value?

• A. Area under the curve
• B. Root Mean Square Error (RMSE)
• C. Residual plots
• D. Confusion matrix

Antwort: C

184. Frage
......

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