AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01 Korean Version) (MLS-C01 Korean) Free Practice Test

Question 1

기계 학습 전문가는 회사의 판매를 개선하기 위한 시스템을 설계하고 있습니다. 회사의 사용자 행동 및 제품 선호도에 관한 많은 양의 정보를 사용하여 사용자가 다른 사용자와의 유사성을 기반으로 사용자가 원하는 제품을 예측하는 것이 목표입니다.
이 목표를 달성하기 위해 전문가는 어떻게 해야 합니까?

A. Amazon EMR에서 Apache Spark ML과 결합 필터링 권장 엔진을 구축하십시오.

B. Amazon EMR에서 Apache Spark ML을 사용하여 모델 기반 필터링 권장 엔진을 빌드하십시오.

C. Amazon EMR에서 Apache Spark ML을 사용하여 컨텐츠 기반 필터링 권장 엔진을 구축하십시오.

D. Amazon EMR에서 Apache Spark ML을 사용하여 협업 필터링 권장 엔진을 구축하십시오.

Correct Answer: D

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Question 2

스포츠 분석 회사가 마라톤 대회에 서비스를 제공하고 있습니다. 마라톤에 참가하는 각 선수는 셔츠 앞면에 레이스 ID가 텍스트로 인쇄되어 있습니다. 이 회사는 선수들의 이미지에서 레이스 ID를 추출해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A. Amazon Rekognition을 사용하세요.

B. Amazon Lookout을 사용해 Vision을 확인하세요.

C. Amazon SageMaker 객체 감지 알고리즘을 사용합니다.

D. 사용자 정의 합성 신경망(CNN)을 사용합니다.

Correct Answer: A

Question 3

기계 학습(ML) 전문가는 복잡한 창 집계 작업과 함께 PySpark 스크립트를 사용하여 교육 및 테스트용 데이터를 생성하는 데이터 준비 작업을 생성하려고 합니다. ML 전문가는 기능 수와 샘플 수가 모델 성능에 미치는 영향을 평가해야 합니다.
ML 전문가는 모델에 대한 이상적인 데이터 변환을 결정하기 위해 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?

A. Amazon SageMaker Experiments 추적기를 스크립트에 추가하여 주요 매개변수를 캡처합니다. 스크립트를 SageMaker 처리 작업으로 실행합니다.

B. Amazon SageMaker Experiments 추적기를 스크립트에 추가하여 주요 지표를 캡처합니다. 스크립트를 AWS Glue 작업으로 실행합니다.

C. Amazon SageMaker Debugger 후크를 스크립트에 추가하여 주요 매개변수를 캡처합니다. 스크립트를 SageMaker 처리 작업으로 실행합니다.

D. Amazon SageMaker Debugger 후크를 스크립트에 추가하여 주요 지표를 캡처합니다. 스크립트를 AWS Glue 작업으로 실행합니다.

Correct Answer: A

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Question 4

한 제조 회사가 자사 기기의 이상 동작을 모니터링하고자 합니다. 데이터 과학자는 4일간의 원격 측정 데이터를 기반으로 기기를 정상 또는 이상 상태로 분류하는 Amazon SageMaker scikit-learn 모델을 학습시켰습니다. 각 기기의 4일간 원격 측정 데이터는 별도의 파일로 수집되어 매시간 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 모든 기기에 대해 원격 측정 데이터를 통해 모델을 실행하는 데 걸리는 총 시간은 5분입니다.
회사가 모든 장치의 원격 측정을 통해 모델을 실행하기 위해 사용할 수 있는 가장 비용 효율적인 솔루션은 무엇입니까?

A. SageMaker 배치 변환

B. SageMaker 비동기 추론

C. SageMaker 처리

D. SageMaker 다중 컨테이너 엔드포인트

Correct Answer: A

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Question 5

머신 러닝 전문가는 일반적으로 머신 러닝 분류 모델을 서로 비교 / 평가하기 위해 어떤 메트릭을 사용해야 합니까?

A. 평균 절대 백분율 오류 (MAPE)

B. 오 분류 율

C. ROC 곡선 아래 면적 (AUC)

D. 리콜

Correct Answer: C

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Question 6

한 회사에서 주식 시장 가격 추세를 예측하려고 합니다. 회사는 매일 주식 시장 데이터를 Amazon S3에 Apache Parquet 형식으로 저장합니다. 회사는 각 주식 코드에 대해 매일 20GB의 데이터를 저장합니다.
데이터 엔지니어는 회사가 다음 날 주식 시장이 개장하기 전에 예측 작업을 완료할 수 있도록 Apache Spark를 사용하여 일괄 사전 처리 데이터 변환을 신속하게 수행해야 합니다. 회사는 더 많은 주식 시장 코드를 추적할 계획이며 전처리 데이터 변환을 확장할 수 있는 방법이 필요합니다.
시간이 지남에 따라 최소한의 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족하는 AWS 서비스 또는 기능은 무엇입니까?

A. 아마존 아테나

B. AWS 람다

C. Amazon EMR 클러스터

D. AWS Glue 작업

Correct Answer: D

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Question 7

기계 학습 전문가는 장기 실행 Amazon EMR 클러스터를 생성할 계획입니다. EMR 클러스터에는 1개의 마스터 노드, 10개의 코어 노드 및 20개의 작업 노드가 있습니다. 비용을 절감하기 위해 전문가는 EMR 클러스터의 스팟 인스턴스를 사용합니다.
Specialist는 스팟 인스턴스에서 어떤 노드를 시작해야 합니까?

A. 코어 노드 중 하나

B. 작업 노드 중 하나

C. 코어 노드와 태스크 노드 모두

D. 마스터 노드

Correct Answer: B

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Question 8

한 대기업은 다양한 운영 지표에서 수집된 데이터를 사용하여 보고서와 대시보드를 생성하는 B1 애플리케이션을 개발했습니다. 회사는 임원에게 향상된 경험을 제공하여 자연어를 사용하여 보고서에서 데이터를 얻을 수 있기를 원합니다. 서면 및 음성 인터레이스를 사용하여 질문하기 이 대화 인터페이스를 구축하는 데 사용할 수 있는 서비스 조합은 무엇입니까? (3개 선택)

A. 아마존 커넥트

B. Amazon Transcribe

C. Amazon Comprehend

D. 비즈니스용 Alexa

E. 아마존 렉스

F. 아마존 폴리

Correct Answer: B,C,E

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Question 9

전자 상거래 회사는 셔츠와 바지 제품의 이미지를 분류하기 위해 맞춤형 교육 모델이 필요합니다. 회사는 2~3일 내에 개념 증명이 필요하고 정확한 정확도가 필요합니다. 빨리 모델?

A. r5.2xlarge(메모리 최적화)

B. m5 4xlarge(범용)

C. p3.2xlarge(GPU 가속 컴퓨팅)

D. p3 8xlarge(GPU 가속 컴퓨팅)

Correct Answer: C

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Question 10

기계 학습 전문가는 뉴욕시의 대중 교통을 설명하는 데이터 세트에 완전한 베이지안 네트워크를 구현하고 있습니다. 임의의 변수 중 하나는 불 연속적이며, 버스가 10 분마다주기 (평균 3 분)로 뉴욕 주민이 버스를 기다리는 시간 (분)을 나타냅니다.
ML 전문가가이 변수에 어떤 사전 확률 분포를 사용해야 합니까?

A. 포아송 분포,

B. 균일 분포

C. 정규 분포

D. 이항 분포

Correct Answer: A

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Question 11

회사는 퀵 서비스 레스토랑에서 사용할 줄 계산 응용 프로그램을 구축하고 있습니다. 회사는 주어진 계산대에서 고객의 줄을 가리키는 비디오 카메라를 사용하여 줄에 얼마나 많은 사람들이 있는지 측정하고 줄이 너무 길어지면 관리자에게 알림을 전달하려고 합니다. 레스토랑 위치는 외부 서비스 연결을 위한 대역폭이 제한되어 있으며 다른 작업에 영향을 주지 않고 여러 비디오 스트림을 수용할 수 없습니다.
머신 러닝 전문가는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 솔루션을 구현해야 합니까?

A. Amazon SageMaker에서 사용자 지정 모델을 구축하여 이미지의 사람 수를 인식합니다. 레스토랑에 AWS DeepLens 카메라를 배포합니다. 카메라에 모델을 배포합니다. AWS Lambda 함수를 카메라에 배포하여 모델을 사용하여 사람을 계산하고 줄이 너무 긴 경우 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 알림을 보냅니다.

B. Amazon Kinesis Video Streams와 호환되는 카메라를 설치하여 레스토랑의 기존 인터넷 연결을 통해 AWS로 데이터를 스트리밍합니다. AWS Lambda 함수를 작성하여 이미지를 가져와 Amazon Rekognition으로 보내 이미지의 얼굴 수를 계산합니다. 줄이 너무 긴 경우 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 알림을 보냅니다.

C. Amazon SageMaker에서 사용자 지정 모델을 구축하여 이미지의 사람 수를 인식합니다. 식당에 Amazon Kinesis Video Streams와 호환되는 카메라를 설치합니다. 이미지를 가져오는 AWS Lambda 함수를 작성합니다. SageMaker 끝점을 사용하여 사람을 계산하는 모델을 호출합니다. 줄이 너무 긴 경우 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 알림을 보냅니다.

D. 식당에 AWS DeepLens 카메라를 배포하여 비디오를 캡처합니다. AWS DeepLens 디바이스에서 Amazon Rekognition을 활성화하고 이를 사용하여 사람이 인식될 때 로컬 AWS Lambda 기능을 트리거합니다. 줄이 너무 긴 경우 Lambda 함수를 사용하여 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 알림을 보냅니다.

Correct Answer: A

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Question 12

표시된 그래프는 시계열을 테스트하기 위한 포레스팅 모델에서 나온 것입니다.
그래프만 고려해 볼 때, 머신 러닝 전문가는 모델의 동작에 대해 어떤 결론을 내려야 할까요?

A. 이 모델은 추세나 계절성을 잘 예측하지 못합니다.

B. 이 모델은 계절성을 잘 예측하지만 추세는 잘 예측하지 못합니다.

C. 이 모델은 추세와 계절성을 모두 잘 예측합니다.

D. 이 모델은 추세를 잘 예측하지만 계절성은 잘 예측하지 못합니다.

Correct Answer: A

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