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An Stelle einer Antwort zuckte er die Schultern, Lernen Sie mit Hilfe von MLS-C01 Testvorbereitung!
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NEW QUESTION 48
A Data Scientist is working on an application that performs sentiment analysis. The validation accuracy is poor and the Data Scientist thinks that the cause may be a rich vocabulary and a low average frequency of words in the dataset Which tool should be used to improve the validation accuracy?
- A. Scikit-learn term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) vectorizers
- B. Natural Language Toolkit (NLTK) stemming and stop word removal
- C. Amazon SageMaker BlazingText allow mode
- D. Amazon Comprehend syntax analysts and entity detection
Answer: A
NEW QUESTION 49
A manufacturing company uses machine learning (ML) models to detect quality issues. The models use images that are taken of the company's product at the end of each production step. The company has thousands of machines at the production site that generate one image per second on average.
The company ran a successful pilot with a single manufacturing machine. For the pilot, ML specialists used an industrial PC that ran AWS IoT Greengrass with a long-running AWS Lambda function that uploaded the images to Amazon S3. The uploaded images invoked a Lambda function that was written in Python to perform inference by using an Amazon SageMaker endpoint that ran a custom model. The inference results were forwarded back to a web service that was hosted at the production site to prevent faulty products from being shipped.
The company scaled the solution out to all manufacturing machines by installing similarly configured industrial PCs on each production machine. However, latency for predictions increased beyond acceptable limits. Analysis shows that the internet connection is at its capacity limit.
How can the company resolve this issue MOST cost-effectively?
- A. Extend the long-running Lambda function that runs on AWS IoT Greengrass to compress the images and upload the compressed files to Amazon S3. Decompress the files by using a separate Lambda function that invokes the existing Lambda function to run the inference pipeline.
- B. Use auto scaling for SageMaker. Set up an AWS Direct Connect connection between the production site and the nearest AWS Region. Use the Direct Connect connection to upload the images.
- C. Set up a 10 Gbps AWS Direct Connect connection between the production site and the nearest AWS Region. Use the Direct Connect connection to upload the images. Increase the size of the instances and the number of instances that are used by the SageMaker endpoint.
- D. Deploy the Lambda function and the ML models onto the AWS IoT Greengrass core that is running on the industrial PCs that are installed on each machine. Extend the long-running Lambda function that runs on AWS IoT Greengrass to invoke the Lambda function with the captured images and run the inference on the edge component that forwards the results directly to the web service.
Answer: D
NEW QUESTION 50
A monitoring service generates 1 TB of scale metrics record data every minute. A Research team performs queries on this data using Amazon Athena. The queries run slowly due to the large volume of data, and the team requires better performance.
How should the records be stored in Amazon S3 to improve query performance?
- A. Compressed JSON
- B. RecordIO
- C. Parquet files
- D. CSV files
Answer: C
NEW QUESTION 51
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