問題161-問題170 (SAP)

【MLS-161】機械学習の専門家は、世界中のユーザーが参加するニュースウェブサイトのコメントを分析する必要があります。その専門家は、英語またはスペイン語のコメントで最も議論されているトピックを見つけなければなりません。このタスクを達成するために、どのような手順を使用できますか？(2つ選んでください)

ある企業は、オンプレミスのデータセンターでレガシーなウェブアプリケーションを稼働させています。
ソリューションアーキテクトは、データセンター内で稼働している仮想マシン内のレガシーなウェブアプリケーションをAmazon VPCに移行するよう命じられました。
しかし、このアプリケーションを動作させるためには、オンプレミスのネットワークにホストされている多数のサーバーへのプライベートな専用接続が必要です。

VPC内で動作しているWebアプリケーションが、社内のオンプレミスネットワーク上の内部依存関係に到達してアクセスできるように構成するための最も適切な方法は、どのオプションの組み合わせでしょうか。（2つ選択）

【MLS-163】ある物流会社が、10個の倉庫にある1つの商品の来月の在庫必要量を予測するモデルを必要としています。
機械学習の専門家は、Amazon Forecastを使用して、3年分の月次データから予測モデルを開発します。
欠測データはありません。
この専門家は予測器を訓練するためにDeepAR+ アルゴリズムを選択しました。
予測器の平均絶対誤差（MAPE）は、現在の人間の予測者が生成したMAPEよりもはるかに大きいです。

CreatePredictor APIコールのどの変更がMAPEを改善することができますか？(2つを選んでください)。

【MLS-164】あるデータサイエンティストは eコマースプラットフォームの不正なユーザーアカウントを特定する必要があります。
この企業は、新しく作成されたアカウントが以前に検出された不正なユーザーと関連しているかどうかを判断する機能を求めています。
データサイエンティストは、AWS Glueを使用して、取り込み中に会社のアプリケーションログをクリーンアップしています。

どの戦略が、データサイエンティストが不正なアカウントを識別することを可能にしますか？

【MLS-165】機械学習（ML）の専門家は、Amazon SageMakerサービスAPIへの呼び出しを保護したいと考えています。このスペシャリストは、Amazon SageMakerサービスAPI用のVPCインタフェースエンドポイントでAmazon VPCを構成し、特定のインスタンスセットとIAMユーザーからのトラフィックを保護しようとしています。VPCは、単一のパブリックサブネットで構成されています。MLスペシャリストは、トラフィックを保護するためにどの手順の組み合わせを取るべきですか（2つを選択してください）。

【MLS-166】機械学習のスペシャリストが、Amazon SageMakerのためのスケーラブルなデータストレージソリューションを設計しています。
train.pyスクリプトとして実装された既存のTensorFlowベースのモデルがあり、現在TFRecordsとして格納されている静的なトレーニングデータに依存しています。

Amazon SageMakerにトレーニングデータを提供するどの方法が、最小限の開発オーバーヘッドでビジネス要件を満たすでしょうか？

【MLS-167】ある会社が、デジタルカー管理サービスを顧客に提供したいと考えています。この会社は、ユーザーが車を乗り換える可能性を予測するためにデータを分析することを計画しています。この企業は、Amazon Redshiftクラスタに保存されている10TBのデータを持っています。同社のデータエンジニアリングチームは、データ解析とモデル開発にAmazon SageMaker Studioを使用しています。機械学習モデルの開発には、データのサブセットのみが関連しています。データエンジニアリングチームは、モデル開発のためにAmazon S3のデータリポジトリにデータをエクスポートするための安全でコスト効率の良い方法を必要としています。(2つ選んでください)。

【MLS-168】ある銀行のデータエンジニアが、顧客データを含む新しい表形式データセットを評価している。
データエンジニアは、顧客データを使用して、顧客の行動を予測する新しいモデルを作成します。
変数の相関行列を作成した後、データエンジニアは100の特徴の多くが互いに高い相関を持っていることに気づきます。
データエンジニアはこの問題に対処するためにどのような手順を取るべきですか？(2つ選んでください)

【MLS-169】機械学習のスペシャリストは、幅広い経済的要因に基づいて将来の雇用率を予測するモデルを構築しています。
データを調べているうちに、スペシャリストは入力特徴の大きさが大きく異なることに気付きました。
スペシャリストは、大きさの大きな変数がモデルを支配することを望んでいません。

モデルトレーニングのデータを準備するためには何をすべきでしょうか？

【MLS-170】ある会社が、機械学習（ML）プロジェクトのために、AWSクラウドにデータリポジトリを作成したいと考えています。同社はAWSを使用して完全なMLライフサイクルを実行したいと考えており、データストレージにAmazon S3を使用したいと考えています。同社は、オンプレミスのオブジェクトストレージとAmazon S3の間でデータを転送し、自動的に更新できるソリューションを求めています。このソリューションは、暗号化、スケジューリング、監視、データ整合性検証をサポートしている必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?