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NEW QUESTION 37
An ecommerce company is automating the categorization of its products based on images. A data scientist has trained a computer vision model using the Amazon SageMaker image classification algorithm. The images for each product are classified according to specific product lines. The accuracy of the model is too low when categorizing new products. All of the product images have the same dimensions and are stored within an Amazon S3 bucket. The company wants to improve the model so it can be used for new products as soon as possible.
Which steps would improve the accuracy of the solution? (Choose three.)

• A. Use a SageMaker notebook to implement the normalization of pixels and scaling of the images. Store the new dataset in Amazon S3.
• B. Use Amazon Rekognition Custom Labels to train a new model.
• C. Use the SageMaker semantic segmentation algorithm to train a new model to achieve improved accuracy.
• D. Augment the images in the dataset. Use open source libraries to crop, resize, flip, rotate, and adjust the brightness and contrast of the images.
• E. Use the Amazon Rekognition DetectLabels API to classify the products in the dataset.
• F. Check whether there are class imbalances in the product categories, and apply oversampling or undersampling as required. Store the new dataset in Amazon S3.

Answer: B,D,E

Explanation:
Reference:
https://towardsdatascience.com/image-processing-techniques-for-computer-vision-11f92f511e21
https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/training-model.html

 

NEW QUESTION 38
A Machine Learning Specialist is packaging a custom ResNet model into a Docker container so the company can leverage Amazon SageMaker for training. The Specialist is using Amazon EC2 P3 instances to train the model and needs to properly configure the Docker container to leverage the NVIDIA GPUs.
What does the Specialist need to do?

• A. Build the Docker container to be NVIDIA-Docker compatible.
• B. Set the GPU flag in the Amazon SageMaker CreateTrainingJob request body
• C. Bundle the NVIDIA drivers with the Docker image.
• D. Organize the Docker container’s file structure to execute on GPU instances.

Answer: A

 

NEW QUESTION 39
A Machine Learning Specialist is building a prediction model for a large number of features using linear models, such as linear regression and logistic regression. During exploratory data analysis, the Specialist observes that many features are highly correlated with each other. This may make the model unstable.
What should be done to reduce the impact of having such a large number of features?

• A. Apply the Pearson correlation coefficient.
• B. Create a new feature space using principal component analysis (PCA)
• C. Use matrix multiplication on highly correlated features.
• D. Perform one-hot encoding on highly correlated features.

Answer: B

 

NEW QUESTION 40
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. RecordIO
• B. CSV files
• C. Parquet files
• D. Compressed JSON

Answer: C

 

NEW QUESTION 41
A Data Scientist is developing a machine learning model to classify whether a financial transaction is fraudulent. The labeled data available for training consists of 100,000 non-fraudulent observations and 1,000 fraudulent observations.
The Data Scientist applies the XGBoost algorithm to the data, resulting in the following confusion matrix when the trained model is applied to a previously unseen validation dataset. The accuracy of the model is
99.1%, but the Data Scientist has been asked to reduce the number of false negatives.
Predicted 0 1
Actual 0 99,966| 34 1 877|123
Which combination of steps should the Data Scientist take to reduce the number of false positive predictions by the model? (Select TWO.)

• A. Decrease the XGBoost max_depth parameter because the model is currently overfitting the data.
• B. Change the XGBoost evaljnetric parameter to optimize based on AUC instead of error.
• C. Increase the XGBoost max_depth parameter because the model is currently underfitting the data.
• D. Increase the XGBoost scale_pos_weight parameter to adjust the balance of positive and negative weights.
• E. Change the XGBoost eval_metric parameter to optimize based on rmse instead of error.

Answer: E

 

NEW QUESTION 42
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