AWS MLA C01中文_在线真题试卷与模拟练习_AWS MLA C01中文

更新时间：试题数量：购买人数：提供作者：

有效期：个月

章节介绍：共有个章节

我的练习

我的错题
(0道)

我的收藏
(0道)

我的斩题
(0道)

我的笔记
(0道)

专项练习

顺序练习 0 / 0

随机练习 自定义设置练习量

题型乱序 按导入顺序练习

模拟考试 仿真模拟

题型练习 按题型分类练习

易错题 精选高频易错题

学习资料 考试学习相关信息

搜索

题库预览

一家公司正在使用亚马逊SageMaker构建一个基于网络的人工智能应用程序。该应用程序将提供以下功能和特点:ML实验,培训,一个中央模型注册、模型部署和模型监控。应用程序必须确保在ML生命周期中安全、独立地使用培训数据。训练数据存储在亚马逊S3。该公司需要使用中央模型注册中心来管理应用程序中不同版本的模型。哪项操作能以最少的操作开销满足这一要求?

一家公司正在使用亚马逊SageMaker构建一个基于网络的人工智能应用程序。该应用程序将提供以下功能和特点:ML实验,培训,一个中央模型注册、模型部署和模型监控。应用程序必须确保在ML生命周期中安全、独立地使用培训数据。训练数据存储在亚马逊S3。该公司正在尝试连续培训工作。公司如何最大限度地缩短这些工作的基础架构启动时间?

一家公司正在使用亚马逊SageMaker构建一个基于网络的人工智能应用程序。该应用程序将提供以下功能和特点:ML实验,培训,一个中央模型注册、模型部署和模型监控。应用程序必须确保在ML生命周期中安全、独立地使用培训数据。训练数据存储在亚马逊S3。公司必须实施基于手动批准的工作流，以确保只有批准的模型才能部署到生产端点。哪种解决方案能满足这一要求?

一家公司正在使用亚马逊SageMaker构建一个基于网络的人工智能应用程序。该应用程序将提供以下功能和特点:ML实验,培训,一个中央模型注册、模型部署和模型监控。应用程序必须确保在ML生命周期中安全、独立地使用培训数据。训练数据存储在亚马逊S3。该公司需要运行按需工作流，以监控从应用程序部署到实时端点的模型的偏差漂移。哪项行动符合这一要求?

公司将历史数据存储在亚马逊S3的csv文件中。中只有一些行和列。csv文件被填充。这些列没有标签。一毫升工程师需要准备和存储数据，以便公司可以使用这些数据来训练ML模型。从以下列表中选择并排列正确的步骤来执行此任务。每个步骤都应该选择一次。（选点三个。）

• 为数据清理和要素工程创建 Amazon SageMaker 批量转换作业。

• 将结果数据存储回亚马逊 S3。

• 使用 Amazon Athena 来推断模式和可用列。

• 使用 AWS Glue crawlers 来推断模式和可用列。

• 使用 AWS Glue DataBrew 进行数据清理和功能工程。（含图）

一个ML工程师需要使用Amazon SageMaker特征库来创建和管理特征以训练一个模型。从以下列表中选择并排序步骤，以在功能库中创建和使用功能。每个步骤应选择一次。（选点三个。）

- 访问商店以构建用于培训的数据集.

- 创建一个功能组.

- 摄取记录.

（含图）

一家公司希望在Amazon SageMaker上托管一个ML模型。一名ML工程师正在AWS CodePipeline中配置一个持续集成和持续交付（CI/CD）管道来部署该模型。当模型的新训练数据上传到亚马逊S3桶时，管道必须自动运行。从以下列表中选择并排列管道的正确步骤。每个步骤都应该选择一次，否则就不要选择。（选点三个。）

• 上传新数据时，S3 事件通知会调用管道。

• 上传新数据时，S3 生命周期规则调用管道。

• SageMaker 通过使用 S3 桶中的数据来重新训练模型。

• 管道将模型部署到 SageMaker 端点。

• 管道将模型部署到 SageMaker 模型注册中心。（含图）

一名ML工程师正在使用大型语言模型（LLM）在Amazon基岩上构建一个生成式人工智能应用程序。从以下列表中为每个描述选择正确的生成式人工智能术语。每个术语应选择一次，否则根本不选。（选择三项。）

• 把...嵌入

• 检索扩充生成

• 温度

• 代币（含图）

一个ML工程师正在研究一个ML模型来预测类似大小的房子的价格。该模型将基于几个特征进行预测。ML工程师将使用以下特征工程技术来估算房屋价格：

• 特征分割

• 对数变换

• 一键编码

• 标准化分布

为以下特性列表选择正确的特性工程技术。每种特征工程技术应选择一次或根本不选(选择三项。)（含图）

一名 ML 工程师正在 AWS 上开发一个欺诈检测模型。训练数据集包括来自内部 MySQL 数据库的交易日志、客户资料和表。交易日志和客户资料存储在亚马逊 S3。数据集具有影响模型算法学习的类不平衡。此外，许多功能具有相互依赖性。该算法没有捕获数据中所有需要的潜在模式。哪个 AWS 服务或功能可以聚合来自各种数据源的数据？

一名ML工程师正在AWS上开发一个欺诈检测模型。训练数据集包括来自内部MySQL数据库的交易日志、客户资料和表。交易日志和客户资料存储在亚马逊S3。数据集具有影响模型算法学习的类不平衡。此外，许多功能具有相互依赖性。该算法没有捕获数据中所有需要的潜在模式。数据汇总后，ML工程师必须实施一个解决方案来自动检测数据中的异常，并将结果可视化。

哪种解决方案能够满足这些要求？

一名ML工程师正在AWS上开发一个欺诈检测模型。训练数据集包括来自内部MySQL数据库的交易日志、客户资料和表。交易日志和客户资料存储在亚马逊S3。数据集具有影响模型算法学习的类不平衡。此外，许多功能具有相互依赖性。该算法没有捕获数据中所有需要的潜在模式。训练数据集包括分类数据和数值数据。ML工程师必须准备训练数据集以最大化模型的准确性。

哪项操作能以最少的操作开销满足这一要求？

一名ML工程师正在AWS上开发一个欺诈检测模型。训练数据集包括来自内部MySQL数据库的交易日志、客户资料和表。交易日志和客户资料存储在亚马逊S3。

数据集具有影响模型算法学习的类不平衡。此外，许多功能具有相互依赖性。该算法没有捕获数据中所有需要的潜在模式。

在ML工程师训练模型之前，ML工程师必须解决不平衡数据的问题。哪种解决方案能以最少的操作工作量满足这一要求？

一家公司在生产中部署了XGBoost预测模型，以预测客户是否可能取消订阅。该公司使用亚马逊SageMaker模型监视器来检测F1分数的偏差。在模型质量的基线分析中，公司记录了F1分数的阈值。在几个月没有变化之后，该模型的F1分数显著下降。

F1分数降低的原因可能是什么？

一名ML工程师正在AWS上开发一个欺诈检测模型。训练数据集包括来自内部MySQL数据库的交易日志、客户资料和表。交易日志和客户资料存储在亚马逊S3。数据集具有影响模型算法学习的类不平衡。此外，许多功能具有相互依赖性。该算法没有捕获数据中所需要的潜在模式。ML工程师需要使用亚马逊SageMaker内置算法来训练模型。ML工程师应该使用哪种算法来满足这一要求？

一家公司有一个数据科学家团队，他们使用亚马逊SageMaker笔记本实例来测试ML模型。当数据科学家需要新的权限时，公司会将权限附加到在创建SageMaker notebook实例期间创建的每个角色。公司需要集中管理团队的权限。哪种解决方案能满足这一要求？

ML工程师需要使用ML模型来预测特定位置的公寓价格。ML工程师应该使用哪个指标来评估模型的性能？

一位ML工程师通过使用随机梯度下降(SGD)训练了一个神经网络。神经网络在测试集上表现不佳。训练损失和验证损失的值仍然很高，并显示出振荡模式。在重复相同的循环之前，这些值在几个时期内减小，然后在几个时期内增大。

ML工程师应该做些什么来改善培训过程？

ML工程师需要处理成千上万的现有CSV对象和上传的新CSV对象。CSV对象存储在亚马逊S3中心存储桶中，并具有相同的列数。其中一列是交易日期。ML工程师必须根据交易日期查询数据。

哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求？

一家公司有一个庞大的非结构化数据集。数据集包括许多跨几个关键属性的重复记录。

AWS上的哪个解决方案可以用最少的代码开发来检测数据集中的重复项？