AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)

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

查看第 5 至第 24 页.
查看第 21-25 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 #21 Topic 1

一家公司正在将 Amazon Bedrock 中的自定义模型用于生成式 AI 应用程序。该公司希望使用公司托管的加密密钥来加密模型自定义作业创建的模型构件。哪些 AWS 服务满足这些要求？

A AWS Key Management Service （AWS KMS）
B Amazon Inspector
C 亚马逊 Macie
D AWS Secrets Manager

正确答案: A
解析: 根据提供的文本，公司希望使用由公司管理的加密密钥来加密生成AI应用程序自定义模型作业所创建的模型工件。AWS Key Management Service (AWS KMS) 提供了管理加密密钥的能力，并且适用于这种场景。

Question #22 Topic 1

AI 从业者希望根据花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度来预测花朵的分类。哪种算法满足这些要求？

A K 最近邻（k-NN）
B K 平均值
C 自回归积分移动平均线（ARIMA）
D 线性回归

正确答案: A
解析: 任务涉及基于花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度对花朵进行分类，这是一个具有类别输出的监督学习问题。K-近邻算法（k-NN）适用于分类任务，并可以使用提供的特征来对花朵进行分类。K均值是一种用于聚类的无监督学习算法，不适用于分类。ARIMA用于时间序列预测，线性回归用于预测连续值，而不是分类。

Question #23 Topic 1

一家公司使用 Amazon Bedrock 开发了一个生成式文本摘要模型。该公司将使用 Amazon Bedrock 自动模型评估功能。公司应该使用哪个指标来评估模型的准确性？

A ROC 曲线下面积（AUC）评分
B F1 分数
C BERTS核心
D 真实世界知识（RWK）分数

正确答案: C
解析: 公司需要评估生成式文本摘要模型的准确性。在给定的选项中，BERTScore 是一种用于自然语言处理任务的评估指标，特别适用于文本生成任务，因为它考虑了语义相似度。而其他选项如 AUC、F1 分数和 RWK 分数可能不专门针对文本生成或文本摘要任务。

Question #24 Topic 1

一家公司正在开发一个 ML 模型来进行贷款审批。公司必须实施一个解决方案来检测模型中的偏差。公司还必须能够解释模型的预测。哪种解决方案将满足这些要求？

A 亚马逊 SageMaker Clarify
B Amazon SageMaker 数据管理员
C Amazon SageMaker 模型卡
D AWS AI 服务卡

正确答案: A
解析: 这个问题要求找到一个能够检测机器学习模型中的偏差并解释其预测结果的解决方案。Amazon SageMaker Clarify 特别设计用于帮助检测和缓解机器学习模型中的偏差，并提供模型解释。其他选项没有直接满足这些需求。

Question #25 Topic 1

一家公司正在开发一款移动 ML 应用程序，该应用程序使用手机的摄像头来诊断和治疗昆虫叮咬。该公司希望使用来自世界各地不同性别、种族和地理位置的昆虫叮咬照片的多样化数据集来训练图像分类模型。在这种情况下，公司展示了负责任的 AI 的哪项原则？

A 公平
B 可解释性
C 统辖
D 透明度

正确答案: A
解析: 选择了答案 A '公平性'，因为公司在使用多样化的数据集来训练图像分类模型时，展示了对不同性别、种族和地理位置的考虑。这体现了负责任的人工智能中的公平性原则，确保不同群体都能得到公正对待。