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質問 40
A Machine Learning Specialist has completed a proof of concept for a company using a small data sample, and now the Specialist is ready to implement an end-to-end solution in AWS using Amazon SageMaker. The historical training data is stored in Amazon RDS.
Which approach should the Specialist use for training a model using that data?

• A. Write a direct connection to the SQL database within the notebook and pull data in
• B. Push the data from Microsoft SQL Server to Amazon S3 using an AWS Data Pipeline and provide the S3 location within the notebook.
• C. Move the data to Amazon DynamoDB and set up a connection to DynamoDB within the notebook to pull data in.
• D. Move the data to Amazon ElastiCache using AWS DMS and set up a connection within the notebook to pull data in for fast access.

正解: B

質問 41
When submitting Amazon SageMaker training jobs using one of the built-in algorithms, which common parameters MUST be specified? (Select THREE.)

• A. The output path specifying where on an Amazon S3 bucket the trained model will persist.
• B. The validation channel identifying the location of validation data on an Amazon S3 bucket.
• C. The Amazon EC2 instance class specifying whether training will be run using CPU or GPU.
• D. Hyperparameters in a JSON array as documented for the algorithm used.
• E. The training channel identifying the location of training data on an Amazon S3 bucket.
• F. The 1AM role that Amazon SageMaker can assume to perform tasks on behalf of the users.

正解: A,C,F

質問 42
A retail chain has been ingesting purchasing records from its network of 20,000 stores to Amazon S3 using Amazon Kinesis Data Firehose. To support training an improved machine learning model, training records will require new but simple transformations, and some attributes will be combined. The model needs to be retrained daily.
Given the large number of stores and the legacy data ingestion, which change will require the LEAST amount of development effort?

• A. Deploy an Amazon EMR cluster running Apache Spark with the transformation logic, and have the cluster run each day on the accumulating records in Amazon S3, outputting new/transformed records to Amazon S3.
• B. Insert an Amazon Kinesis Data Analytics stream downstream of the Kinesis Data Firehose stream that transforms raw record attributes into simple transformed values using SQL.
• C. Spin up a fleet of Amazon EC2 instances with the transformation logic, have them transform the data records accumulating on Amazon S3, and output the transformed records to Amazon S3.
• D. Require that the stores to switch to capturing their data locally on AWS Storage Gateway for loading into Amazon S3, then use AWS Glue to do the transformation.

正解: B

質問 43
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