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質問 51
A company is building a new version of a recommendation engine. Machine learning (ML) specialists need to keep adding new data from users to improve personalized recommendations. The ML specialists gather data from the users' interactions on the platform and from sources such as external websites and social media.
The pipeline cleans, transforms, enriches, and compresses terabytes of data daily, and this data is stored in Amazon S3. A set of Python scripts was coded to do the job and is stored in a large Amazon EC2 instance. The whole process takes more than 20 hours to finish, with each script taking at least an hour. The company wants to move the scripts out of Amazon EC2 into a more managed solution that will eliminate the need to maintain servers.
Which approach will address all of these requirements with the LEAST development effort?

• A. Create a set of individual AWS Lambda functions to execute each of the scripts. Build a step function by using the AWS Step Functions Data Science SDK. Store the results in Amazon S3.
• B. Create an AWS Glue job. Convert the scripts to PySpark. Execute the pipeline. Store the results in Amazon S3.
• C. Load the data into Amazon DynamoDB. Convert the scripts to an AWS Lambda function. Execute the pipeline by triggering Lambda executions. Store the results in Amazon S3.
• D. Load the data into an Amazon Redshift cluster. Execute the pipeline by using SQL. Store the results in Amazon S3.

正解: C

質問 52
A web-based company wants to improve its conversion rate on its landing page. Using a large historical dataset of customer visits, the company has repeatedly trained a multi-class deep learning network algorithm on Amazon SageMaker. However, there is an overfitting problem: training data shows 90% accuracy in predictions, while test data shows 70% accuracy only.
The company needs to boost the generalization of its model before deploying it into production to maximize conversions of visits to purchases.
Which action is recommended to provide the HIGHEST accuracy model for the company's test and validation data?

• A. Increase the randomization of training data in the mini-batches used in training
• B. Reduce the number of layers and units (or neurons) from the deep learning network
• C. Allocate a higher proportion of the overall data to the training dataset
• D. Apply L1 or L2 regularization and dropouts to the training

正解: B

質問 53
A company is setting up an Amazon SageMaker environment. The corporate data security policy does not allow communication over the internet.
How can the company enable the Amazon SageMaker service without enabling direct internet access to Amazon SageMaker notebook instances?

• A. Create Amazon SageMaker VPC interface endpoints within the corporate VPC.
• B. Route Amazon SageMaker traffic through an on-premises network.
• C. Create VPC peering with Amazon VPC hosting Amazon SageMaker.
• D. Create a NAT gateway within the corporate VPC.

正解: D

質問 54
During mini-batch training of a neural network for a classification problem, a Data Scientist notices that training accuracy oscillates What is the MOST likely cause of this issue?

• A. The batch size is too big
• B. Dataset shuffling is disabled
• C. The class distribution in the dataset is imbalanced
• D. The learning rate is very high

正解: C

質問 55
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