Name: MLS-C01-JPN
Brand: Pass4Test
SKU: MLS-C01-JPN
Price: 39 USD
Availability: InStock
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質問 1：
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?
A. 回帰分類
B. ストリーミング分類
C. マルチカテゴリ分類
D. 二項分類
正解：D
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質問 2：
データサイエンティストは、オンライン小売会社のために Amazon SageMaker でカスタム推奨モデルを構築する必要があります。同社の製品の性質上、顧客は 5 ～ 10 年ごとに 4 ～ 5 個の製品しか購入しません。そのため、同社は新しい顧客の安定した流れに依存しています。新しい顧客がサインアップすると、会社は顧客の好みに関するデータを収集します。以下は、データサイエンティストが利用できるデータのサンプルです。

データサイエンティストは、このユースケースのトレーニングセットとテストセットにデータセットをどのように分割する必要がありますか?
A. ランダムに 10% のユーザーを選択します。テストセット用に、これらのユーザーからすべてのインタラクションデータを分割します。
B. すべてのインタラクションデータをシャッフルします。テストセットのインタラクションデータの最後の 10% を分割します。
C. 各ユーザーの最新の 10% のインタラクションを特定します。テストセットのこれらの相互作用を分割します。
D. インタラクションデータが最も少ない 10% のユーザーを特定します。テストセット用に、これらのユーザーからすべてのインタラクションデータを分割します。
正解：A
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質問 3：
機械学習チームは、Amazon SageMaker で独自のトレーニングアルゴリズムを実行します。トレーニングアルゴリズムには外部アセットが必要です。チームは、独自のアルゴリズムコードとアルゴリズム固有のパラメータの両方を Amazon SageMaker に送信する必要があります。
Amazon SageMaker でカスタムアルゴリズムを構築するために、チームはどのサービスの組み合わせを使用する必要がありますか?
（2つ選んでください。）
A. アマゾン S3
B. AWS シークレットマネージャー
C. Amazon ECS
D. Amazon ECR
E. AWS CodeStar
正解：A,D
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質問 4：
データサイエンティストは、Amazon SageMaker ノートブックインスタンスを使用して、データの調査と分析を行います。これには、Amazon SageMaker でネイティブに利用できない特定の Python パッケージをノートブックインスタンスにインストールする必要があります。
機械学習の専門家は、データサイエンティストが使用できるように、必要なパッケージがノートブックインスタンスで自動的に利用できるようにするにはどうすればよいでしょうか?
A. 基盤となる Amazon EC2 インスタンスに AWS Systems Manager エージェントをインストールし、Systems Manager Automation を使用してパッケージインストールコマンドを実行します。
B. Jupyter ノートブックコンソール内から conda パッケージマネージャーを使用して、必要な conda パッケージをノートブックの既定のカーネルに適用します。
C. パッケージインストールコマンドを使用して Amazon SageMaker ライフサイクル構成を作成し、そのライフサイクル構成をノートブックインスタンスに割り当てます。
D. 実行するパッケージインストールコマンドを含むセルを含む Jupyter ノートブックファイル (.ipynb) を作成し、各 Amazon SageMaker ノートブックインスタンスの /etc/init ディレクトリにファイルを配置します。
正解：C
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質問 5：
機械学習スペシャリストは、トレーニングの準備としてデータを移動および変換する必要があります一部のデータはほぼリアルタイムで処理する必要があり、その他のデータは 1 時間ごとに移動できますdata MapReduce ジョブにデータをフィードできるサービスは次のうちどれですか? (2つ選択)
A. Amazon キネシス
B. AWSDMS
C. アマゾン ES
D. アマゾンアテナ
E. AWS データパイプライン
正解：A,E
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質問 6：
データサイエンティストがAmazon SageMakerの組み込みBlazingTextアルゴリズムを用いてテキスト分類モデルを学習しています。データセットには5つのクラスがあり、カテゴリAが300サンプル、カテゴリBが292サンプルです。
カテゴリー C のサンプルは 240 件、カテゴリー D のサンプルは 258 件、カテゴリー E のサンプルは 310 件です。
データサイエンティストはデータをシャッフルし、10%をテスト用に分割します。モデルをトレーニングした後、データサイエンティストはトレーニングセットとテストセットの混同行列を生成します。
データサイエンティストはこれらの結果からどのような結論を導き出せるでしょうか?
A. データセットが小さすぎるため、ホールドアウトクロス検証は実行できません。
B. クラス C とクラス D はあまりにも似ています。
C. データの分布が偏っています。
D. モデルはクラス B および E に対して過剰適合しています。
正解：D
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トピック	出題範囲
トピック 1	Modeling: The topic of modeling deals with framing business problems as ML problems, choosing the suitable model(s) for a given ML problem, training ML models. It also discusses hyperparameter optimization and evaluation of ML models.
トピック 2	Machine Learning Implementation and Operations: Building ML solutions for performance, availability, scalability, resiliency, and fault tolerance is discussed in this topic. It also focuses on suitable ML services and features for a given problem. Lastly, the topic delves into applying basic AWS security practices to ML solutions and deploying and operationalizing ML solutions.
トピック 3	Data Engineering: It discusses creating data repositories for ML, identifying and implementing a data ingestion solution. Lastly, the topic delves into identifying and implementing a data transformation solution.
トピック 4	Exploratory Data Analysis: This topic covers sanitizing and preparing data for modeling and performing feature engineering. Additionally, it discusses analyzing and visualizing data for ML.

参照：https://d1.awsstatic.com/training-and-certification/docs-ml/AWS%20Certified%20Machine%20Learning%20-%20Specialty_Exam%20Guide%20(1).pdf

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