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MLA-C01 Prüfungsübungen & MLA-C01 Vorbereitungsfragen

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>> MLA-C01 Prüfungsübungen <<

MLA-C01 Vorbereitungsfragen & MLA-C01 Online Prüfung

Nun gibt es viele IT-Profis in der ganzen Welt und die Konkurrenz der IT-Branche ist sehr hart. So viele IT-Profis entscheiden sich dafür, an der IT-Zertifizierungsprüfung teilzunehmen, um ihre Position in der IT-Branche zu verstärken. Die MLA-C01 Prüfung ist eine sehr wichtige Amazon-Zertifizierungsprüfung. Aber wenn Sie eine Amazon-Zertifizierung erhalten wollen, müssen Sie die Prüfung bestehen.

Amazon AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate MLA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q60-Q65):

60. Frage
A company wants to deploy an Amazon SageMaker AI model that can queue requests. The model needs to handle payloads of up to 1 GB that take up to 1 hour to process. The model must return an inference for each request. The model also must scale down when no requests are available to process.
Which inference option will meet these requirements?

A. Real-time inference
B. Asynchronous inference
C. Serverless inference
D. Batch transform

Antwort: B

Begründung:
Amazon SageMaker Asynchronous Inference is specifically designed for long-running inference requests and large payloads. It supports payload sizes up to 1 GB and processing times of up to 1 hour, while automatically queuing requests.
Asynchronous inference stores results in Amazon S3 and allows clients to retrieve inference outputs after processing completes. It also supports auto scaling down to zero when there are no incoming requests, reducing cost.
Batch transform is intended for offline, bulk inference and does not return per-request results in an asynchronous request-response pattern. Serverless and real-time inference have strict payload size and timeout limits that do not support 1-hour processing.
Therefore, asynchronous inference is the only SageMaker inference option that meets all stated requirements.

61. 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. Apply label encoding to the color categories. Automatically assign each color a unique integer.
C. Perform dimensionality reduction on the color categories.
D. Implement padding to ensure that all color feature vectors have the same length.

Antwort: A

62. Frage
An ML engineer is developing a classification model. The ML engineer needs to use custom libraries in processing jobs, training jobs, and pipelines in Amazon SageMaker AI.
Which solution will provide this functionality with the LEAST implementation effort?

A. Use a SageMaker AI notebook instance and install libraries at startup.
B. Manually install the libraries in the SageMaker AI containers.
C. Build a custom Docker container that includes the required libraries. Host the container in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Use the ECR image in the SageMaker AI jobs and pipelines.
D. Run code externally on Amazon EC2 and import results into SageMaker AI.

Antwort: C

Begründung:
AWS documentation strongly recommends using custom Docker containers when ML workloads require consistent access to custom dependencies across processing jobs, training jobs, and pipelines.
By building a single Docker image that contains all required libraries and hosting it in Amazon ECR, the ML engineer ensures that every SageMaker job uses the same runtime environment. This approach eliminates the need for repetitive installation steps and avoids environment drift.
Manually installing libraries in managed containers is error-prone and not reusable across jobs. Notebook instances are not designed to host production jobs and pipelines. Running code externally breaks the SageMaker workflow and increases operational complexity.
Using a custom container is a one-time setup that provides maximum reuse with minimal ongoing effort, making it the least implementation effort option in the long run.
Therefore, Option B is the correct and AWS-recommended answer.

63. Frage
An ML engineer needs to use AWS services to identify and extract meaningful unique keywords from documents.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

A. Use Amazon Comprehend custom entity recognition and key phrase extraction to identify and extract relevant keywords.
B. Use the Natural Language Toolkit (NLTK) library on Amazon EC2 instances for text pre-processing.
Use the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify and extract relevant keywords.
C. Store the documents in an Amazon S3 bucket. Create AWS Lambda functions to process the documents and to run Python scripts for stemming and removal of stop words. Use bigram and trigram techniques to identify and extract relevant keywords.
D. Use Amazon SageMaker and the BlazingText algorithm. Apply custom pre-processing steps for stemming and removal of stop words. Calculate term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) scores to identify and extract relevant keywords.

Antwort: A

Begründung:
Amazon Comprehend provides pre-built functionality for key phrase extraction and can identify meaningful keywords from documents with minimal setup or operational overhead. It eliminates the need for manual preprocessing, stemming, or stop-word removal and does not require custom model development or infrastructure management. This makes it the most efficient and low-maintenance solution for the task.

64. Frage
An ML engineer is using an Amazon SageMaker AI shadow test to evaluate a new model that is hosted on a SageMaker AI endpoint. The shadow test requires significant GPU resources for high performance. The production variant currently runs on a less powerful instance type.
The ML engineer needs to configure the shadow test to use a higher performance instance type for a shadow variant. The solution must not affect the instance type of the production variant.
Which solution will meet these requirements?

A. Create a separate SageMaker AI endpoint for the shadow variant that uses the larger instance type.
Create an AWS Lambda function that routes a portion of the traffic to the shadow endpoint. Assign the Lambda function to the original endpoint.
B. Use the CreateEndpointConfig action to define a new configuration. Specify the existing production variant in the configuration and add a separate ShadowProductionVariants list. Specify the larger instance type for the shadow variant. Use the CreateEndpoint action and pass the new configuration to the endpoint.
C. Modify the existing ProductionVariant configuration in the endpoint to include a ShadowProductionVariants list. Specify the larger instance type for the shadow variant.
D. Create a new endpoint configuration with two ProductionVariant definitions. Configure one definition for the existing production variant and one definition for the shadow variant with the larger instance type. Use the UpdateEndpoint action to apply the new configuration.

Antwort: B

Begründung:
Amazon SageMaker AI shadow testing enables ML engineers to evaluate new model versions by sending a copy of live production traffic to a shadow variant without affecting production inference responses. AWS documentation specifies that shadow variants are configured separately from production variants and can use different instance types, including higher-performance GPU instances.
The correct approach is to create a new endpoint configuration using the CreateEndpointConfig API. This configuration includes the existing production variant and a separate ShadowProductionVariants list. The shadow variant can be assigned a larger instance type to meet GPU performance requirements while leaving the production variant unchanged. After creating the configuration, the engineer deploys it using the CreateEndpoint action.
Option A is incorrect because production variant configurations cannot be directly modified to include shadow variants. Option B is incorrect because shadow variants are not defined as standard production variants; defining two production variants would route traffic differently and could affect production behavior. Option C introduces unnecessary complexity and deviates from SageMaker's built-in shadow testing functionality.
AWS explicitly documents that shadow variants are designed to isolate testing resources, support different instance types, and ensure zero impact on production inference. Therefore, Option D is the correct and AWS- recommended solution.

65. Frage
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