問題131-問題140 (SAP)

【MLS-131】ある電力会社が、住宅地と業務用地における顧客の将来のエネルギー消費量を予測したいと考えている。過去10年間の過去の電力消費量データが入手可能です。最初のデータ分析と特徴選択を行ったデータサイエンティストのチームは、過去の電力消費データと、天候、敷地内の個人の数、祝祭日などのデータを含めることにしています。
データサイエンティストは、Amazon Forecastを使って予測を生成しています。
これらの要件を満たすために、データサイエンティストはForecastのどのアルゴリズムを使用する必要がありますか？

【MLS-132】ある通信事業者は、Amazon AthenaとAmazon S3を使用して、会社の業務を分析し最適化するための分析プラットフォームを構築しています。
ソースシステムは、リアルタイムで.CSV形式のデータを送信します。
データエンジニアリングチームは、Amazon S3に保存する前に、データをApache Parquet形式に変換したいと考えています。
どのソリューションが最も少ない労力で適切に実装できるでしょうか？

【MLS-133】データサイエンティストは雇用データを分析するためにデータセットを使用します。このデータセットには、10種類の特徴を持つ人々に関する約1000万件の観測値が含まれています。予備分析を行った結果、データサイエンティストは、収入や年齢の分布が正規分布ではないことに気づきました。所得水準は、予想通り右に傾いており、高い所得を持つ人が少ない一方で、年齢の分布も右に傾いており、労働力に参加する高齢の人が少ないことが分かりました。
データサイエンティストは、どの特徴変換を使用すれば、正しく歪んだデータを修正できるでしょうか？(2つ選択してください)

【MLS-134】ある機械学習スペシャリストは、長時間稼働するAmazon EMRクラスターを作成することを計画しています。
EMRクラスタは、1つのマスターノード、10つのコアノード、および20のタスクノードで構成する予定です。
コストを節約するため、EMRクラスターでスポットインスタンスを使用します。

スポットインスタンスでどのようなノードを立ち上げるべきですか？

【MLS-135】ある小売企業がマーケティングキャンペーン中にAmazon Personalizeを使用して、顧客にパーソナライズされた商品リコメンドを提供しています。
この企業は、新しいソリューションバージョンをデプロイした直後は、既存顧客に対する推奨商品の売上が大幅に増加しましたが、デプロイ後しばらくすると売上が減少しました。

データサイエンティストはどのように解決策を調整すべきでしょうか？

【MLS-136】ある機械学習スペシャリストは、世界中の企業のセキュリティイベントをリアルタイムで管理する大手サイバーセキュリティ企業に従事しています。
このサイバーセキュリティ企業は、機械学習を使用して、取り込まれたデータで検知した異常な悪意のあるイベントをスコア化できるようにするソリューションを設計したいと考えています。
また、その結果をデータレイクに保存して、後で処理・分析できるようにしたいと考えています。

これらのタスクを達成する最も効率的な方法は何でしょうか？

【MLS-137】機械学習スペシャリストには、Amazon SageMakerを使用してトレーニングするTensorFlowプロジェクトが割り当てられました。Wi-Fiアクセスがない状態で長期間作業を続ける必要があります。
どのアプローチを使用して作業を続けるべきですか？

【MLS-138】機械学習のスペシャリストが、ある企業の売上向上のためのシステムを設計しています。
目的は、会社が持っているユーザーの行動と商品の好みに関する大量の情報を使って、ユーザーの他のユーザーとの類似性に基づいて、ユーザーがどの商品を好むかを予測することです。
この目的を達成するために、スペシャリストは何をすべきでしょうか。

【MLS-139】ある農業会社が、50ヘクタールの草原で特定の種類の雑草を検出するために機械学習を使用したいと考えています。
現在、同社はトラクターに取り付けたカメラで、圃場を10-10グリッドとして複数の画像を撮影しています。
また、広葉樹や非広葉樹など、一般的な雑草の画像からなる大規模な学習データセットも持っています。
同社は、特定の種類の雑草を検出する雑草検出モデルを構築し、フィールド内の各種の雑草の位置を確認したいと考えています。
このモデルが完成したら、Amazon SageMakerのエンドポイントにホストされる予定です。
このモデルは、カメラで撮影された画像を使用してリアルタイムで推論を行います。

正確な予測を得るために、機械学習スペシャリストはどのようなアプローチを取るべきですか？

あるオンライン小売業者が、商品カタログを更新しています。
この小売業者は、WebサーバーとアプリケーションサーバーにEC2インスタンスを使用する動的なWebサイトを持っています。
Web層はアプリケーションロードバランサーの背後にあり、アプリケーション層はAmazon Aurora MySQLデータベースにデータを格納しています。
さらに、多くの静的コンテンツがあり、ほとんどのWebサイトトラフィックは読み取り専用です。
同社は、新しいカタログの発売時にWebサイトへのトラフィックが急増することを予想しており、パフォーマンスの最適化が最優先事項となっています。
ソリューションアーキテクトは、世界中の利用者のシステム応答時間を短縮するために、どのような手順の組み合わせを取るべきでしょうか？(2つ選択)