問題121-問題130 (SAP)

【MLS-121】機械学習のスペシャリストが、カスタムResNetモデルをDockerコンテナにパッケージングして、会社がAmazon SageMakerをトレーニングに活用できるようにしています。
スペシャリストは、モデルをトレーニングするためにAmazon EC2 P3インスタンスを使用しており、NVIDIA GPUを活用するためにDockerコンテナを適切に構成する必要があります。

スペシャリストは何をする必要がありますか？

【MLS-122】データエンジニアは、顧客のクレジットカード情報を含むデータセットを使用してモデルを構築する必要があります。

データエンジニアは、データが暗号化されたままで、クレジットカード情報が安全であることをどのように保証することができますか？

あるアプリケーションが、Auto ScalingグループのAmazon EC2インスタンスとAmazon RDSのMySQLデータベースを使用しています。
Webアプリケーションは、日中に時々トラフィックのが急激に増加するスパイクがあります。
運用チームは、EC2インスタンスとDBインスタンスの両方に対し、適切なインスタンスサイズを決定しました。
すべてのインスタンスはオンデマンド価格を使用しています。
アプリケーションの信頼性に影響を与えることなく、最もコストを削減するためには、次のどのような手順を取ればよいでしょうか？

【MLS-124】ある企業は、数千人のユーザーを持つポッドキャストプラットフォームを持っています。この会社は、ポッドキャストのリスニング、一時停止、終了などのユーザーイベントの10分間の実行ウィンドウに基づいて、ポッドキャストの低エンゲージメントを検出する異常検出アルゴリズムを実装しています。機械学習（ML）の専門家は、イベントペイロードが推論前にいくつかの小さな変換を必要とすることを認識した上で、これらのイベントのデータ取り込みを設計しています。

機械学習（ML）の専門家は、最小の運用オーバーヘッドでこれらの要求を満たすために、どのようにデータ取り込みを設計すべきでしょうか？

【MLS-125】機械学習スペシャリストは、エンドポイントオートスケーリング構成に適した SageMakerVariantInvocationsPerInstance の設定を決定したいと考えています。このスペシャリストは、単一インスタンスで負荷テストを実施し、サービスを低下させないピーク要求/秒（RPS）が約20 RPSであることを確認しました。また、これは最初の展開のため、呼び出し安全係数を0.5に設定する予定です。
それに基づき、インスタンスあたりの呼び出しを分単位で測定すると、SageMakerVariantInvocationsPerInstance の設定として、どのような数値を設定すべきでしょうか？

【MLS-126】あるヘルスケア企業が、ニューラルネットワークを使用して、X線画像を正常クラスと異常クラスに分類することを計画しています。ラベル付けされたデータは、1,000枚の画像からなるトレーニングセットと、200枚の画像からなるテストセットに分けられます。50の隠れ層を持つニューラルネットワークモデルの最初のトレーニングでは、トレーニングセットで99％の精度が得られましたが、テストセットでは55％の精度しか得られませんでした。この問題を解決するために、専門家はどのような変更を考慮すべきですか？(3つ選んでください)

【MLS-127】ある会社が新製品を発売することになり、ソーシャルメディア上で会社とその新製品に関するコメントを監視する仕組みを構築する必要があります。この企業は、ソーシャルメディアの投稿で表現された感情を評価し、傾向を可視化し、さまざまな閾値に基づいてアラームを設定できる必要があります。この企業は、このソリューションを迅速に実装する必要があり、メッセージを評価するために必要なインフラとデータサイエンスのリソースを最小限に抑えたいと思っています。

【MLS-128】ある不動産会社が、過去のデータセットに基づいて住宅価格を予測するための機械学習モデルを作成したいと考えています。データセットには32の特徴があります。どのモデルがビジネス要件を満たしますか？

【MLS-129】ある製造会社は、Amazon S3バケットに格納された構造化および非構造化データを保有しています。
機械学習のスペシャリストは、このデータに対してクエリを実行するためにSQLを使用したいと考えています。

どのソリューションが最も労力を必要とせずに、このデータを照会できるようにするでしょうか？

【MLS-130】このグラフは、あるニューラルネットワークのエポックに対する学習と検証の損失を示しています。学習中のネットワークは以下の通りです。
・2つの密な層、1つの出力ニューロン
・各層に100ニューロン
・100エポック
・重みのランダムな初期化

検証セットにおける精度の面でモデルの性能を向上させるために、どの技法を使うことができますか？