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質問 31
A large mobile network operating company is building a machine learning model to predict customers who are likely to unsubscribe from the service. The company plans to offer an incentive for these customers as the cost of churn is far greater than the cost of the incentive.
The model produces the following confusion matrix after evaluating on a test dataset of 100 customers:
Based on the model evaluation results, why is this a viable model for production?

• A. The precision of the model is 86%, which is greater than the accuracy of the model.
• B. The model is 86% accurate and the cost incurred by the company as a result of false positives is less than the false negatives.
• C. The precision of the model is 86%, which is less than the accuracy of the model.
• D. The model is 86% accurate and the cost incurred by the company as a result of false negatives is less than the false positives.

正解: D

質問 32
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: A

質問 33
A Mobile Network Operator is building an analytics platform to analyze and optimize a company's operations using Amazon Athena and Amazon S3.
The source systems send data in .CSV format in real time. The Data Engineering team wants to transform the data to the Apache Parquet format before storing it on Amazon S3.
Which solution takes the LEAST effort to implement?

• A. Ingest .CSV data using Apache Kafka Streams on Amazon EC2 instances and use Kafka Connect S3 to serialize data as Parquet
• B. Ingest .CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Kinesis Data Firehose to convert data into Parquet.
• C. Ingest .CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Glue to convert data into Parquet.
• D. Ingest .CSV data using Apache Spark Structured Streaming in an Amazon EMR cluster and use Apache Spark to convert data into Parquet.

正解: C

質問 34
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