AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 更新于今天

查看第 2 至第 24 页.
查看第 6-10 至第 120 道题

Disclaimers:

- ExamTopics website is not related to, affiliated with, endorsed or authorized by Amazon.and Azure
- Trademarks, certification & product names are used for reference only and belong to Amazon.and Azure

Topic 1 - Exam A

Question #6 Topic 1

一家公司希望开发一个 AI 应用程序，以帮助其员工检查未结的客户索赔、识别特定索赔的详细信息以及访问索赔的文档。哪种解决方案满足这些要求？

A 将 Agents for Amazon Bedrock 与 Amazon Fraud Detector 结合使用来构建应用程序。
B 将 Agents for Amazon Bedrock 与 Amazon Bedrock 知识库结合使用来构建应用程序。
C 将 Amazon Personalize 与 Amazon Bedrock 知识库结合使用来构建应用程序。
D 使用 Amazon SageMaker 通过训练新的 ML 模型来构建应用程序。

正确答案: B
解析: 选项B中的'Agents for Amazon Bedrock with Amazon Bedrock knowledge bases'更适合帮助员工检查开放的客户索赔，识别特定索赔的细节，并访问索赔文档。因为Amazon Bedrock知识库可以存储和检索这些信息，而代理（Agents）可以帮助自动化这一过程。

Question #7 Topic 1

一家公司开发了一个 ML 模型来预测房地产销售价格。该公司希望部署模型来进行预测，而无需管理服务器或基础设施。哪种解决方案满足这些要求？

A 在 Amazon EC2 实例上部署模型。
B 在 Amazon Elastic Kubernetes Service （Amazon EKS）集群上部署模型。
C 使用具有 Amazon S3 集成的 Amazon CloudFront 部署模型。
D 使用 Amazon SageMaker 终端节点部署模型。

正确答案: D
解析: 选项 D 使用 Amazon SageMaker endpoint 是最符合需求的解决方案。Amazon SageMaker 是一种完全托管的服务，可以构建、训练和部署机器学习模型。使用 SageMaker，公司无需管理服务器或基础设施，这正好满足了问题中提到的需求。

Question #8 Topic 1

一家食品服务公司希望开发一个 ML 模型来帮助减少日常食物浪费并增加销售收入。该公司需要不断提高模型的准确性。哪种解决方案满足这些要求？

A 使用 Amazon SageMaker 并使用更新的数据进行迭代。
B 使用 Amazon Personalize 并使用历史数据进行迭代。
C 使用 Amazon CloudWatch 分析客户订单。
D 使用 Amazon Rekognition 优化模型。

正确答案: A
解析: 选择A是因为Amazon SageMaker是一个机器学习平台，它可以用于开发和迭代模型以提高准确性。这符合题目中提到的需要持续改进模型准确性的要求。选项B中的Amazon Personalize主要用于个性化推荐系统，选项C中的Amazon CloudWatch主要用于监控服务和应用，而选项D中的Amazon Rekognition主要用于图像分析。

Question #9 Topic 1

ML 生命周期的哪个阶段决定了合规性和法规要求？

A 特征工程
B 模型训练
C 数据采集
D 业务目标识别

正确答案: C
解析: -

Question #10 Topic 1

一家公司需要训练一个 ML 模型来对不同类型动物的图像进行分类。该公司拥有大量标记图像的数据集，并且不会标记更多数据。公司应该使用哪种类型的学习来训练模型？

A 监督式学习
B 无监督学习
C 强化学习
D 主动学习

正确答案: A
解析: 根据问题描述，公司需要训练一个机器学习模型来分类不同类型的动物图像。他们已经拥有一大批标记好的图像数据，并且不会再对更多数据进行标注。因此，最合适的机器学习方法是监督学习（Supervised learning），因为它使用已标记的数据来进行训练。