Amazon AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 Korean Version) - MLA-C01 Korean FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS
한 회사가 컨테이너화된 ML 애플리케이션의 비용을 절감하고자 합니다. 이 애플리케이션은 Amazon EC2 인스턴스, AWS Lambda 함수 및 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 클러스터에서 실행되는 ML 모델을 사용합니다. EC2 워크로드와 ECS 워크로드는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 사용하여 예측 및 아티팩트를 저장합니다.
ML 엔지니어는 비효율적으로 사용되는 리소스를 파악해야 합니다. 또한 이러한 리소스의 비용을 절감하기 위한 권장 사항을 제시해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
ML 엔지니어는 비효율적으로 사용되는 리소스를 파악해야 합니다. 또한 이러한 리소스의 비용을 절감하기 위한 권장 사항을 제시해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
Correct Answer: B
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머신러닝 엔지니어링 팀은 IoT 장치에서 수집한 센서 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장하는 데이터 처리 파이프라인을 운영하고 있습니다. 이 파이프라인은 AWS Glue의 ETL(추출, 변환, 로드) 작업을 사용하여 머신러닝 모델링을 위한 데이터를 처리합니다. 그런데 ETL 작업에서 스로틀링 오류가 발생하고 있으며, 데이터 수집 속도 또한 평소보다 느려지고 있음을 발견했습니다.
문제의 원인은 무엇입니까?
문제의 원인은 무엇입니까?
Correct Answer: C
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고객 콜센터에서 아마존 트랜스크라이브를 사용하여 고객과 상담원 간의 대화가 녹음된 수백 개의 오디오 파일을 텍스트 파일로 변환합니다. 콜센터는 이 텍스트 파일을 머신러닝 모델 학습에 사용하려고 합니다. 업계 규정을 준수하기 위해 콜센터는 학습용 텍스트 파일에서 고객의 이름, 주소, 전화번호를 삭제해야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할까요?
어떤 솔루션이 최소한의 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할까요?
Correct Answer: C
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한 회사가 맞춤형 Python 스크립트와 자체 데이터 세트를 사용하여 온프레미스 환경에서 ML 모델을 실행하고 있습니다. 이 회사는 PyTorch를 사용하고 있습니다. 모델 구축에는 고유한 도메인 지식이 필요합니다. 이 회사는 모델을 AWS로 이전해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
어떤 솔루션이 가장 적은 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
Correct Answer: D
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머신러닝 엔지니어가 새로운 사용자 데이터를 기반으로 신경망을 개발하고 있습니다. 데이터셋은 수십 개의 부동소수점 특성으로 구성되어 있으며, Amazon S3 버킷에 CSV 객체 형태로 저장되어 있습니다. 대부분의 객체와 열에는 하나 이상의 결측값이 있으며, 소수의 극단적인 이상치를 제외하고는 모든 특성이 비교적 균일한 분포를 보입니다.
머신러닝 엔지니어는 데이터셋을 신경망에 전달하기 전에 결측값을 처리하기 위해 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하려고 합니다.
어떤 솔루션이 가장 완벽한 데이터를 제공할까요?
머신러닝 엔지니어는 데이터셋을 신경망에 전달하기 전에 결측값을 처리하기 위해 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하려고 합니다.
어떤 솔루션이 가장 완벽한 데이터를 제공할까요?
Correct Answer: D
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머신러닝 엔지니어가 Amazon SageMaker AI를 추론 도구로 사용하는 생성형 AI 모델 기반 고객 지원 에이전트를 배포하고 있습니다. 이 고객 지원 에이전트는 배송 정책, 환불 절차, 계정 관리 등과 같은 주제에 대한 고객 질문에 답변해야 합니다. 생성형 AI 모델은 한 번에 하나의 토큰을 생성합니다.
고객들은 상담원이 질문에 대한 장황한 답변을 제공하는 데 시간이 너무 오래 걸린다고 불만을 표출합니다. 머신러닝 엔지니어는 추론 최적화 기법을 적용하여 상담원의 응답 속도를 향상시켜야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할까요?
고객들은 상담원이 질문에 대한 장황한 답변을 제공하는 데 시간이 너무 오래 걸린다고 불만을 표출합니다. 머신러닝 엔지니어는 추론 최적화 기법을 적용하여 상담원의 응답 속도를 향상시켜야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할까요?
Correct Answer: A
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한 회사에서 AWS Lambda 함수를 사용하여 ML 모델의 지표를 모니터링하고 있습니다. ML 엔지니어는 지표가 임계값을 초과하면 이메일 메시지를 전송하는 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
Correct Answer: D
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한 회사가 매일 고객 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 날짜별로 파티션된 압축 파일 형태로 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 매달 분석가들은 데이터를 다운로드하고, 데이터 품질을 확인하기 위해 데이터를 처리한 후, Amazon QuickSight 대시보드에 업로드합니다.
머신러닝 엔지니어는 QuickSight로 데이터를 전송하기 전에 데이터 품질을 자동으로 검사하는 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?
머신러닝 엔지니어는 QuickSight로 데이터를 전송하기 전에 데이터 품질을 자동으로 검사하는 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?
Correct Answer: A
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한 회사가 생성형 AI를 연구 중이며 새로운 제품 기능을 추가하려고 합니다. 머신러닝 엔지니어는 기존 Amazon EC2 인스턴스에서 Amazon Bedrock으로 API 호출을 하고 있습니다.
EC2 인스턴스는 프라이빗 서브넷에 있으며 구현 과정 동안 프라이빗 상태를 유지해야 합니다. EC2 인스턴스에는 프라이빗 서브넷 내의 모든 IP 주소에 대한 접근을 허용하는 보안 그룹이 설정되어 있습니다.
머신러닝 엔지니어는 EC2 인스턴스와 Amazon Bedrock 간의 연결을 설정하기 위해 무엇을 해야 할까요?
EC2 인스턴스는 프라이빗 서브넷에 있으며 구현 과정 동안 프라이빗 상태를 유지해야 합니다. EC2 인스턴스에는 프라이빗 서브넷 내의 모든 IP 주소에 대한 접근을 허용하는 보안 그룹이 설정되어 있습니다.
머신러닝 엔지니어는 EC2 인스턴스와 Amazon Bedrock 간의 연결을 설정하기 위해 무엇을 해야 할까요?
Correct Answer: B
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머신러닝 엔지니어가 Amazon SageMaker AI 엔드포인트에 호스팅된 새 모델을 평가하기 위해 Amazon SageMaker AI 섀도우 테스트를 사용하고 있습니다. 이 섀도우 테스트는 고성능을 위해 상당한 GPU 리소스를 필요로 합니다. 현재 프로덕션 버전은 성능이 낮은 인스턴스 유형에서 실행되고 있습니다.
머신러닝 엔지니어는 섀도우 테스트에서 더 높은 성능의 인스턴스 유형을 사용하도록 구성해야 합니다. 이 솔루션은 프로덕션 버전의 인스턴스 유형에 영향을 주어서는 안 됩니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?
머신러닝 엔지니어는 섀도우 테스트에서 더 높은 성능의 인스턴스 유형을 사용하도록 구성해야 합니다. 이 솔루션은 프로덕션 버전의 인스턴스 유형에 영향을 주어서는 안 됩니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?
Correct Answer: D
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