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質問 26
A technology startup is using complex deep neural networks and GPU compute to recommend the company's products to its existing customers based upon each customer's habits and interactions. The solution currently pulls each dataset from an Amazon S3 bucket before loading the data into a TensorFlow model pulled from the company's Git repository that runs locally. This job then runs for several hours while continually outputting its progress to the same S3 bucket. The job can be paused, restarted, and continued at any time in the event of a failure, and is run from a central queue.
Senior managers are concerned about the complexity of the solution's resource management and the costs involved in repeating the process regularly. They ask for the workload to be automated so it runs once a week, starting Monday and completing by the close of business Friday.
Which architecture should be used to scale the solution at the lowest cost?

• A. Implement the solution using AWS Deep Learning Containers and run the container as a job using AWS Batch on a GPU-compatible Spot Instance
• B. Implement the solution using a low-cost GPU-compatible Amazon EC2 instance and use the AWS Instance Scheduler to schedule the task
• C. Implement the solution using AWS Deep Learning Containers, run the workload using AWS Fargate running on Spot Instances, and then schedule the task using the built-in task scheduler
• D. Implement the solution using Amazon ECS running on Spot Instances and schedule the task using the ECS service scheduler

正解: C

質問 27
You are responsible for building a unified analytics environment across a variety of on-premises data marts. Your company is experiencing data quality and security challenges when integrating data across the servers, caused by the use of a wide range of disconnected tools and temporary solutions. You need a fully managed, cloud-native data integration service that will lower the total cost of work and reduce repetitive work. Some members on your team prefer a codeless interface for building Extract, Transform, Load (ETL) process. Which service should you use?

• A. Dataprep
• B. Cloud Data Fusion
• C. Dataflow
• D. Apache Flink

正解: B

解説:
https://cloud.google.com/data-fusion/docs/concepts/overview#using_the_code-free_web_ui

質問 28
You are going to train a DNN regression model with Keras APIs using this code:

How many trainable weights does your model have? (The arithmetic below is correct.)

• A. 501*256+257*128+128*2=161408
• B. 500*256*0 25+256*128*0 25+128*2 = 40448
• C. 500*256+256*128+128*2 = 161024
• D. 501*256+257*128+2 = 161154

正解: A

質問 29
A company wants to classify user behavior as either fraudulent or normal. Based on internal research, a machine learning specialist will build a binary classifier based on two features: age of account, denoted by x, and transaction month, denoted by y. The class distributions are illustrated in the provided figure. The positive class is portrayed in red, while the negative class is portrayed in black.

Which model would have the HIGHEST accuracy?

• A. Decision tree
• B. Linear support vector machine (SVM)
• C. Support vector machine (SVM) with a radial basis function kernel
• D. Single perceptron with a Tanh activation function

正解: C

質問 30
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