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Amazon AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate MLA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q48-Q53):

48. Frage
An ML engineer normalized training data by using min-max normalization in AWS Glue DataBrew. The ML engineer must normalize the production inference data in the same way as the training data before passing the production inference data to the model for predictions.
Which solution will meet this requirement?

A. Apply statistics from a well-known dataset to normalize the production samples.
B. Calculate a new set of min-max normalization statistics from each production sample. Use these values to normalize all the production samples.
C. Keep the min-max normalization statistics from the training set. Use these values to normalize the production samples.
D. Calculate a new set of min-max normalization statistics from a batch of production samples. Use these values to normalize all the production samples.

Antwort: C

Begründung:
To ensure consistency between training and inference, themin-max normalization statistics (min and max values)calculated during training must be retained and applied to normalize production inference data. Using the same statistics ensures that the model receives data in the same scale and distribution as it did during training, avoiding discrepancies that could degrade model performance. Calculating new statistics from production data would lead to inconsistent normalization and affect predictions.

49. Frage
A company is gathering audio, video, and text data in various languages. The company needs to use a large language model (LLM) to summarize the gathered data that is in Spanish.
Which solution will meet these requirements in the LEAST amount of time?

A. Use Amazon Transcribe and Amazon Translate to convert the data into English text. Use Amazon Bedrock with the Jurassic model to summarize the text.
B. Train and deploy a model in Amazon SageMaker to convert the data into English text. Train and deploy an LLM in SageMaker to summarize the text.
C. Use Amazon Comprehend and Amazon Translate to convert the data into English text. Use Amazon Bedrock with the Stable Diffusion model to summarize the text.
D. Use Amazon Rekognition and Amazon Translate to convert the data into English text. Use Amazon Bedrock with the Anthropic Claude model to summarize the text.

Antwort: A

Begründung:
Amazon Transcribeis well-suited for converting audio data into text, including Spanish.
Amazon Translatecan efficiently translate Spanish text into English if needed.
Amazon Bedrock, with theJurassic model, is designed for tasks like text summarization and can handle large language models (LLMs) seamlessly. This combination provides a low-code, managed solution to process audio, video, and text data with minimal time and effort.

50. Frage
A company wants to predict the success of advertising campaigns by considering the color scheme of each advertisement. An ML engineer is preparing data for a neural network model. The dataset includes color information as categorical data.
Which technique for feature engineering should the ML engineer use for the model?

A. One-hot encode the color categories to transform the color scheme feature into a binary matrix.
B. Perform dimensionality reduction on the color categories.
C. Apply label encoding to the color categories. Automatically assign each color a unique integer.
D. Implement padding to ensure that all color feature vectors have the same length.

Antwort: A

Begründung:
One-hot encodingis the appropriate technique for transforming categorical data, such as color information, into a format suitable for input to a neural network. This technique creates a binary vector representation where each unique category (color) is represented as a separate binary column, ensuring that the model does not infer ordinal relationships between categories. This approach preserves the categorical nature of the data and avoids introducing unintended biases.

51. Frage
A company has deployed an XGBoost prediction model in production to predict if a customer is likely to cancel a subscription. The company uses Amazon SageMaker Model Monitor to detect deviations in the F1 score.
During a baseline analysis of model quality, the company recorded a threshold for the F1 score. After several months of no change, the model's F1 score decreases significantly.
What could be the reason for the reduced F1 score?

A. Incorrect ground truth labels were provided to Model Monitor during the calculation of the baseline.
B. The original baseline data had a data quality issue of missing values.
C. The model was not sufficiently complex to capture all the patterns in the original baseline data.
D. Concept drift occurred in the underlying customer data that was used for predictions.

Antwort: D

Begründung:
* Problem Description:
* The F1 score, which is a balance of precision and recall, has decreased significantly. This indicates the model's predictions are no longer aligned with the real-world data distribution.
* Why Concept Drift?
* Concept driftoccurs when the statistical properties of the target variable or features change over time. For example, customer behaviors or subscription cancellation patterns may have shifted, leading to reduced model accuracy.
* Signs of Concept Drift:
* Deviation in performance metrics (e.g., F1 score) over time.
* Declining prediction accuracy for certain groups or scenarios.
* Solution:
* Monitor for drift using tools like SageMaker Model Monitor.
* Regularly retrain the model with updated data to account for the drift.
* Why Not Other Options?:
* B: Model complexity is unrelated if the model initially performed well.
* C: Data quality issues would have been detected during baseline analysis.
* D: Incorrect ground truth labels would have resulted in a consistently poor baseline.
Conclusion: The decrease in F1 score is most likely due toconcept driftin the customer data, requiring retraining of the model with new data.

52. Frage
An ML engineer receives datasets that contain missing values, duplicates, and extreme outliers. The ML engineer must consolidate these datasets into a single data frame and must prepare the data for ML.
Which solution will meet these requirements?

A. Manually import and merge the datasets. Consolidate the datasets into a single data frame. Use Amazon Q Developer to generate code snippets that will prepare the data.
B. Use Amazon SageMaker Ground Truth to import the datasets and to consolidate them into a single data frame. Use the human-in-the-loop capability to prepare the data.
C. Use Amazon SageMaker Data Wrangler to import the datasets and to consolidate them into a single data frame. Use the cleansing and enrichment functionalities to prepare the data.
D. Manually import and merge the datasets. Consolidate the datasets into a single data frame. Use Amazon SageMaker data labeling to prepare the data.

Antwort: C

Begründung:
Amazon SageMakerData Wranglerprovides a comprehensive solution for importing, consolidating, and preparing datasets for ML. It offers tools to handle missing values, duplicates, and outliers through its built- incleansingandenrichmentfunctionalities, allowing the ML engineer to efficiently prepare the data in a single environment with minimal manual effort.

53. Frage
......

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