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Besorgnisse dieser Art schlummerten nie ganz in seiner Seele.
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NEW QUESTION 38
The displayed graph is from a forecasting model for testing a time series.
Considering the graph only, which conclusion should a Machine Learning Specialist make about the behavior of the model?
- A. The model predicts both the trend and the seasonality well
- B. The model predicts the seasonality well, but not the trend.
- C. The model predicts the trend well, but not the seasonality.
- D. The model does not predict the trend or the seasonality well.
Answer: A
Explanation:
https://machinelearningmastery.com/decompose-time-series-data-trend-seasonality/
NEW QUESTION 39
A Machine Learning Specialist is assigned a TensorFlow project using Amazon SageMaker for training, and needs to continue working for an extended period with no Wi-Fi access.
Which approach should the Specialist use to continue working?
- A. Download TensorFlow from tensorflow.org to emulate the TensorFlow kernel in the SageMaker environment.
- B. Install Python 3 and boto3 on their laptop and continue the code development using that environment.
- C. Download the SageMaker notebook to their local environment then install Jupyter Notebooks on their laptop and continue the development in a local notebook.
- D. Download the TensorFlow Docker container used in Amazon SageMaker from GitHub to their local environment, and use the Amazon SageMaker Python SDK to test the code.
Answer: B
NEW QUESTION 40
A Machine Learning Specialist built an image classification deep learning model. However the Specialist ran into an overfitting problem in which the training and testing accuracies were 99% and 75%r respectively.
How should the Specialist address this issue and what is the reason behind it?
- A. The epoch number should be increased because the optimization process was terminated before it reached the global minimum.
- B. The dropout rate at the flatten layer should be increased because the model is not generalized enough.
- C. The dimensionality of dense layer next to the flatten layer should be increased because the model is not complex enough.
- D. The learning rate should be increased because the optimization process was trapped at a local minimum.
Answer: D
NEW QUESTION 41
A Data Engineer needs to build a model using a dataset containing customer credit card information.
How can the Data Engineer ensure the data remains encrypted and the credit card information is secure?
- A. Use an Amazon SageMaker launch configuration to encrypt the data once it is copied to the SageMaker instance in a VPC. Use the SageMaker principal component analysis (PCA) algorithm to reduce the length of the credit card numbers.
- B. Use an IAM policy to encrypt the data on the Amazon S3 bucket and Amazon Kinesis to automatically discard credit card numbers and insert fake credit card numbers.
- C. Use a custom encryption algorithm to encrypt the data and store the data on an Amazon SageMaker instance in a VPC. Use the SageMaker DeepAR algorithm to randomize the credit card numbers.
- D. Use AWS KMS to encrypt the data on Amazon S3
Answer: A
NEW QUESTION 42
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