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NEW QUESTION 49
A large consumer goods manufacturer has the following products on sale:
* 34 different toothpaste variants
* 48 different toothbrush variants
* 43 different mouthwash variants
The entire sales history of all these products is available in Amazon S3. Currently, the company is using custom-built autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to forecast demand for these products. The company wants to predict the demand for a new product that will soon be launched.
Which solution should a Machine Learning Specialist apply?
- A. Train a custom ARIMA model to forecast demand for the new product.
- B. Train a custom XGBoost model to forecast demand for the new product.
- C. Train an Amazon SageMaker DeepAR algorithm to forecast demand for the new product.
- D. Train an Amazon SageMaker k-means clustering algorithm to forecast demand for the new product.
Answer: C
Explanation:
The Amazon SageMaker DeepAR forecasting algorithm is a supervised learning algorithm for forecasting scalar (one-dimensional) time series using recurrent neural networks (RNN). Classical forecasting methods, such as autoregressive integrated moving average (ARIMA) or exponential smoothing (ETS), fit a single model to each individual time series. They then use that model to extrapolate the time series into the future.
Reference: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/deepar.html
NEW QUESTION 50
An ecommerce company sends a weekly email newsletter to all of its customers. Management has hired a team of writers to create additional targeted content. A data scientist needs to identify five customer segments based on age, income, and location. The customers' current segmentation is unknown. The data scientist previously built an XGBoost model to predict the likelihood of a customer responding to an email based on age, income, and location.
Why does the XGBoost model NOT meet the current requirements, and how can this be fixed?
- A. The XGBoost model is a supervised machine learning algorithm. Train a k-means model with K = 5 on the same dataset to predict a segment.
- B. The XGBoost model provides a true/false binary output. Increase the number of classes the XGBoost model predicts to five classes to predict a segment.
- C. The XGBoost model is a supervised machine learning algorithm. Train a k-Nearest-Neighbors (kNN) model with K = 5 on the same dataset to predict a segment.
- D. The XGBoost model provides a true/false binary output. Apply principal component analysis (PCA) with five feature dimensions to predict a segment.
Answer: A
NEW QUESTION 51
A company is using Amazon Textract to extract textual data from thousands of scanned text-heavy legal documents daily. The company uses this information to process loan applications automatically. Some of the documents fail business validation and are returned to human reviewers, who investigate the errors. This activity increases the time to process the loan applications.
What should the company do to reduce the processing time of loan applications?
- A. Use Amazon Rekognition's feature to detect text in an image to extract the data from scanned images. Use this information to process the loan applications.
- B. Configure Amazon Textract to route low-confidence predictions to Amazon Augmented AI (Amazon A2I).
Perform a manual review on those words before performing a business validation. - C. Configure Amazon Textract to route low-confidence predictions to Amazon SageMaker Ground Truth.
Perform a manual review on those words before performing a business validation. - D. Use an Amazon Textract synchronous operation instead of an asynchronous operation.
Answer: B
NEW QUESTION 52
A Machine Learning Specialist is configuring automatic model tuning in Amazon SageMaker When using the hyperparameter optimization feature, which of the following guidelines should be followed to improve optimization?
Choose the maximum number of hyperparameters supported by
- A. Use log-scaled hyperparameters to allow the hyperparameter space to be searched as quickly as possible
- B. Specify a very large hyperparameter range to allow Amazon SageMaker to cover every possible value.
- C. Amazon SageMaker to search the largest number of combinations possible
- D. Execute only one hyperparameter tuning job at a time and improve tuning through successive rounds of experiments
Answer: A
NEW QUESTION 53
A data scientist is developing a pipeline to ingest streaming web traffic dat a. The data scientist needs to implement a process to identify unusual web traffic patterns as part of the pipeline. The patterns will be used downstream for alerting and incident response. The data scientist has access to unlabeled historic data to use, if needed.
The solution needs to do the following:
Calculate an anomaly score for each web traffic entry.
Adapt unusual event identification to changing web patterns over time.
Which approach should the data scientist implement to meet these requirements?
- A. Collect the streaming data using Amazon Kinesis Data Firehose. Map the delivery stream as an input source for Amazon Kinesis Data Analytics. Write a SQL query to run in real time against the streaming data with the k-Nearest Neighbors (kNN) SQL extension to calculate anomaly scores for each record using a tumbling window.
- B. Use historic web traffic data to train an anomaly detection model using the Amazon SageMaker Random Cut Forest (RCF) built-in model. Use an Amazon Kinesis Data Stream to process the incoming web traffic data. Attach a preprocessing AWS Lambda function to perform data enrichment by calling the RCF model to calculate the anomaly score for each record.
- C. Use historic web traffic data to train an anomaly detection model using the Amazon SageMaker built-in XGBoost model. Use an Amazon Kinesis Data Stream to process the incoming web traffic data. Attach a preprocessing AWS Lambda function to perform data enrichment by calling the XGBoost model to calculate the anomaly score for each record.
- D. Collect the streaming data using Amazon Kinesis Data Firehose. Map the delivery stream as an input source for Amazon Kinesis Data Analytics. Write a SQL query to run in real time against the streaming data with the Amazon Random Cut Forest (RCF) SQL extension to calculate anomaly scores for each record using a sliding window.
Answer: D
NEW QUESTION 54
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