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Am dritten Tag stellte ich mir meine Torheiten vor Augen, wie ich mich MLS-C01 Schulungsunterlagen darauf einlassen konnte, eine Frau aufzusuchen, die mich nicht kannte, und die ich nicht kannte, da sie ja verschleiert gewesen war.
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Einige der Behauptungen haben jedoch wenig oder gar nichts, um sie zu stützen.
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NEW QUESTION 40
A Machine Learning Specialist is given a structured dataset on the shopping habits of a company's customer base. The dataset contains thousands of columns of data and hundreds of numerical columns for each customer. The Specialist wants to identify whether there are natural groupings for these columns across all customers and visualize the results as quickly as possible.
What approach should the Specialist take to accomplish these tasks?
- A. Embed the numerical features using the t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) algorithm and create a line graph.
- B. Run k-means using the Euclidean distance measure for different values of k and create box plots for each numerical column within each cluster.
- C. Run k-means using the Euclidean distance measure for different values of k and create an elbow plot.
- D. Embed the numerical features using the t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) algorithm and create a scatter plot.
Answer: C
NEW QUESTION 41
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. Route Amazon SageMaker traffic through an on-premises network.
- B. Create a NAT gateway within the corporate VPC.
- C. Create Amazon SageMaker VPC interface endpoints within the corporate VPC.
- D. Create VPC peering with Amazon VPC hosting Amazon SageMaker.
Answer: B
Explanation:
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-dg.pdf (46)
NEW QUESTION 42
An Machine Learning Specialist discover the following statistics while experimenting on a model.
What can the Specialist from the experiments?
- A. The model in Experiment 1 had a high random noise error that was reduced in Expenment 3 by regularization Expenment 2 shows that random noise cannot be reduced by increasing layers and neurons in the model
- B. The model in Experiment 1 had a high bias error and a high variance error that were reduced in Experiment 3 by regularization Experiment 2 shows thai high bias cannot be reduced by increasing layers and neurons in the model
- C. The model In Experiment 1 had a high variance error lhat was reduced in Experiment 3 by regularization Experiment 2 shows that there is minimal bias error in Experiment 1
- D. The model in Experiment 1 had a high bias error that was reduced in Experiment 3 by regularization Experiment 2 shows that there is minimal variance error in Experiment 1
Answer: B
NEW QUESTION 43
A machine learning specialist is running an Amazon SageMaker endpoint using the built-in object detection algorithm on a P3 instance for real-time predictions in a company's production application. When evaluating the model's resource utilization, the specialist notices that the model is using only a fraction of the GPU.
Which architecture changes would ensure that provisioned resources are being utilized effectively?
- A. Redeploy the model on an M5 instance. Attach Amazon Elastic Inference to the instance.
- B. Deploy the model onto an Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) cluster using a P3 instance.
- C. Redeploy the model on a P3dn instance.
- D. Redeploy the model as a batch transform job on an M5 instance.
Answer: B
NEW QUESTION 44
A monitoring service generates 1 TB of scale metrics record data every minute A Research team performs queries on this data using Amazon Athena The queries run slowly due to the large volume of data, and the team requires better performance How should the records be stored in Amazon S3 to improve query performance?
- A. CSV files
- B. Parquet files
- C. Compressed JSON
- D. RecordIO
Answer: A
NEW QUESTION 45
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