一家大型移动网络运营商正在构建一个机器学习模型，以预测可能取消服务的客户。公司计划为这些客户提供激励措施，因为客户流失的成本远高于激励措施的成本。

在对100名客户的测试数据集上评估后，模型产生了以下混淆矩阵：

（含图）

根据模型评估结果，为什么这是一个适合生产的可行模型？

一家移动网络运营商正在构建一个分析平台，使用Amazon Athena和Amazon S3来分析和优化公司的运营。

源系统以实时的.CSV格式发送数据。数据工程团队希望在将数据存储到Amazon S3之前将其转换为Apache Parquet格式。

哪种解决方案实施起来最不费力？

一位机器学习专家正在公司VPC的私有子网中使用Amazon SageMaker笔记本实例。ML专家在Amazon SageMaker笔记本实例的Amazon EBS卷上存储了重要数据，并且需要拍摄该EBS卷的快照。然而，ML专家无法在VPC中找到Amazon SageMaker笔记本实例的EBS卷或Amazon EC2实例。

为什么ML专家在VPC中看不到实例？

一位机器学习专家正在使用Amazon SageMaker构建一个模型，该模型将执行时间序列预测。专家已经完成了模型的训练，现在正计划对端点进行负载测试，以便为模型变体配置自动扩展。

哪种方法将允许专家在负载测试期间查看延迟、内存使用率和CPU使用率？

一家制造公司拥有存储在Amazon S3存储桶中的结构化和非结构化数据。一位机器学习专家希望使用SQL查询这些数据。

哪种解决方案需要最少的努力就能查询这些数据？

一位机器学习专家正在为一个应用程序开发定制的视频推荐模型。用于训练此模型的数据集非常大，包含数百万数据点，并托管在Amazon S3存储桶中。专家希望避免将所有这些数据加载到Amazon SageMaker笔记本实例上，因为这将需要数小时来移动，并且将超过笔记本实例附加的5 GB Amazon EBS卷。

哪种方法允许专家使用所有数据来训练模型？

一位机器学习专家已经使用一个小数据样本为一家公司完成了概念验证，现在专家准备在AWS中使用Amazon SageMaker实施端到端的解决方案。历史训练数据存储在Amazon RDS中。

专家应该使用哪种方法来使用这些数据训练模型？

一位机器学习专家收到了一个在线购物网站的客户数据。数据包括人口统计信息、过去的访问和地点信息。专家必须开发一种机器学习方法来识别客户的购物模式、偏好和趋势，以更好地服务和智能推荐。

专家应该推荐哪种解决方案？

一家大公司希望在其产品中利用机器学习。公司希望根据客户在未来6个月内是否会流失将客户分组。公司已经为专家标记了可用数据。

专家应该使用哪种类型的机器学习模型来完成这项任务？

显示的图表来自用于测试时间序列的预测模型。

（含图）

仅根据图表，机器学习专家应该对模型的行为做出什么结论？

一家公司想要将用户行为分类为欺诈或正常。根据内部研究，机器学习专家希望基于两个特征构建二元分类器：

（含图）

账户年龄和交易月份。这些特征的类别分布如图中所示。基于这些信息，哪种模型将具有最高的准确性？

一位机器学习专家正在为一个对安全性敏感的公司准备数据集进行模型训练。数据集存储在Amazon S3中，并包含个人可识别信息（PII）。

数据集：

✑ 必须只能从VPC访问。

✑ 不得经过公共互联网。

如何满足这些要求？

在对分类问题的神经网络进行小批量训练期间，一位数据科学家注意到训练准确率在振荡。这个问题最可能的原因是什么？

一名员工在公司的社交媒体上发现了一个带有音频的视频片段。视频中使用的语言是西班牙语。英语是该员工的母语，他们不懂西班牙语。员工想要进行情感分析。

哪种服务组合是完成这项任务最有效的？

一位机器学习专家正在将自定义的ResNet模型打包到Docker容器中，以便公司可以利用Amazon SageMaker进行训练。专家使用Amazon EC2 P3实例进行模型训练，并且需要正确配置Docker容器以利用NVIDIA GPU。

专家需要做什么？

一位机器学习专家正在构建一个逻辑回归模型，该模型将预测一个人是否会订购比萨饼。专家试图构建具有理想分类阈值的最佳模型。

专家应该使用哪种模型评估技术来了解不同的分类阈值将如何影响模型的性能？

一个交互式在线词典想要添加一个小部件，显示在相似上下文中使用的单词。一位机器学习专家被要求为下游最近邻模型提供单词特征，以驱动这个小部件。

专家应该做些什么来满足这些要求？