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NEW QUESTION 32
A company supplies wholesale clothing to thousands of retail stores. A data scientist must create a model that predicts the daily sales volume for each item for each store. The data scientist discovers that more than half of the stores have been in business for less than 6 months. Sales data is highly consistent from week to week. Daily data from the database has been aggregated weekly, and weeks with no sales are omitted from the current dataset. Five years (100 MB) of sales data is available in Amazon S3.
Which factors will adversely impact the performance of the forecast model to be developed, and which actions should the data scientist take to mitigate them? (Choose two.)
- A. The sales data is missing zero entries for item sales. Request that item sales data from the source database include zero entries to enable building the model.
- B. The sales data does not have enough variance. Request external sales data from other industries to improve the model's ability to generalize.
- C. Detecting seasonality for the majority of stores will be an issue. Request categorical data to relate new stores with similar stores that have more historical data.
- D. Sales data is aggregated by week. Request daily sales data from the source database to enable building a daily model.
- E. Only 100 MB of sales data is available in Amazon S3. Request 10 years of sales data, which would provide 200 MB of training data for the model.
Answer: B,C
Explanation:
Reference:
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1302/1302.6613.pdf
NEW QUESTION 33
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. 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.
- C. Install Python 3 and boto3 on their laptop and continue the code development using that environment.
- D. Download the SageMaker notebook to their local environment then install Jupyter Notebooks on their laptop and continue the development in a local notebook.
Answer: D
NEW QUESTION 34
A credit card company wants to build a credit scoring model to help predict whether a new credit card applicant will default on a credit card payment. The company has collected data from a large number of sources with thousands of raw attributes. Early experiments to train a classification model revealed that many attributes are highly correlated, the large number of features slows down the training speed significantly, and that there are some overfitting issues.
The Data Scientist on this project would like to speed up the model training time without losing a lot of information from the original dataset.
Which feature engineering technique should the Data Scientist use to meet the objectives?
- A. Run self-correlation on all features and remove highly correlated features
- B. Cluster raw data using k-means and use sample data from each cluster to build a new dataset
- C. Use an autoencoder or principal component analysis (PCA) to replace original features with new features
- D. Normalize all numerical values to be between 0 and 1
Answer: D
NEW QUESTION 35
A Data Scientist is developing a machine learning model to predict future patient outcomes based on information collected about each patient and their treatment plans. The model should output a continuous value as its prediction. The data available includes labeled outcomes for a set of
4,000 patients. The study was conducted on a group of individuals over the age of 65 who have a particular disease that is known to worsen with age.
Initial models have performed poorly. While reviewing the underlying data, the Data Scientist notices that, out of 4,000 patient observations, there are 450 where the patient age has been input as 0. The other features for these observations appear normal compared to the rest of the sample population How should the Data Scientist correct this issue?
- A. Drop all records from the dataset where age has been set to 0.
- B. Drop the age feature from the dataset and train the model using the rest of the features.
- C. Use k-means clustering to handle missing features
- D. Replace the age field value for records with a value of 0 with the mean or median value from the dataset
Answer: D
Explanation:
For k-means you should do additional derivation of feasible number of clusters which is not a trivial task.
NEW QUESTION 36
A Data Science team within a large company uses Amazon SageMaker notebooks to access data stored in Amazon S3 buckets. The IT Security team is concerned that internet-enabled notebook instances create a security vulnerability where malicious code running on the instances could compromise data privacy. The company mandates that all instances stay within a secured VPC with no internet access, and data communication traffic must stay within the AWS network.
How should the Data Science team configure the notebook instance placement to meet these requirements?
- A. Associate the Amazon SageMaker notebook with a private subnet in a VPC. Ensure the VPC has S3 VPC endpoints and Amazon SageMaker VPC endpoints attached to it.
- B. Associate the Amazon SageMaker notebook with a private subnet in a VPC. Place the Amazon SageMaker endpoint and S3 buckets within the same VPC.
- C. Associate the Amazon SageMaker notebook with a private subnet in a VPC. Ensure the VPC has a NAT gateway and an associated security group allowing only outbound connections to Amazon S3 and Amazon SageMaker.
- D. Associate the Amazon SageMaker notebook with a private subnet in a VPC. Use IAM policies to grant access to Amazon S3 and Amazon SageMaker.
Answer: A
NEW QUESTION 37
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