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NEW QUESTION 39
A Machine Learning Specialist is preparing data for training on Amazon SageMaker. The Specialist is using one of the SageMaker built-in algorithms for the training. The dataset is stored in .CSV format and is transformed into a numpy.array, which appears to be negatively affecting the speed of the training.
What should the Specialist do to optimize the data for training on SageMaker?

• A. Transform the dataset into the RecordIO protobufformat.
• B. Use the SageMaker hyperparameter optimization feature to automatically optimize the data.
• C. Use AWS Glue to compress the data into the Apache Parquet format.
• D. Use the SageMaker batch transform feature to transform the training data into a DataFrame.

Answer: A

 

NEW QUESTION 40
A Machine Learning Specialist wants to determine the appropriate SageMakerVariant Invocations Per Instance setting for an endpoint automatic scaling configuration. The Specialist has performed a load test on a single instance and determined that peak requests per second (RPS) without service degradation is about 20 RPS As this is the first deployment, the Specialist intends to set the invocation safety factor to 0 5 Based on the stated parameters and given that the invocations per instance setting is measured on a per-minute basis, what should the Specialist set as the sageMakervariantinvocationsPerinstance setting?

• A. 0
• B. 1
• C. 2,400
• D. 2

Answer: A

 

NEW QUESTION 41
A global financial company is using machine learning to automate its loan approval process. The company has a dataset of customer information. The dataset contains some categorical fields, such as customer location by city and housing status. The dataset also includes financial fields in different units, such as account balances in US dollars and monthly interest in US cents.
The company’s data scientists are using a gradient boosting regression model to infer the credit score for each customer. The model has a training accuracy of 99% and a testing accuracy of 75%. The data scientists want to improve the model’s testing accuracy.
Which process will improve the testing accuracy the MOST?

• A. Use a logarithm transformation on the categorical fields in the dataset. Perform binning on the financial fields in the dataset. Use imputation to populate missing values in the dataset.
• B. Use a one-hot encoder for the categorical fields in the dataset. Perform standardization on the financial fields in the dataset. Apply L1 regularization to the data.
• C. Use tokenization of the categorical fields in the dataset. Perform binning on the financial fields in the dataset. Remove the outliers in the data by using the z-score.
• D. Use a label encoder for the categorical fields in the dataset. Perform L1 regularization on the financial fields in the dataset. Apply L2 regularization to the data.

Answer: C

 

NEW QUESTION 42
A real estate company wants to create a machine learning model for predicting housing prices based on a historical dataset. The dataset contains 32 features.
Which model will meet the business requirement?

• A. Principal component analysis (PCA)
• B. Logistic regression
• C. K-means
• D. Linear regression

Answer: D

 

NEW QUESTION 43
……