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質問 22
A machine learning specialist needs to analyze comments on a news website with users across the globe. The specialist must find the most discussed topics in the comments that are in either English or Spanish.
What steps could be used to accomplish this task? (Choose two.)

• A. Use Amazon Translate to translate from Spanish to English, if necessary. Use Amazon Comprehend topic modeling to find the topics.
• B. Use Amazon Translate to translate from Spanish to English, if necessary. Use Amazon SageMaker Neural Topic Model (NTM) to find the topics.
• C. Use an Amazon SageMaker seq2seq algorithm to translate from Spanish to English, if necessary. Use a SageMaker Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to find the topics.
• D. Use an Amazon SageMaker BlazingText algorithm to find the topics independently from language. Proceed with the analysis.
• E. Use Amazon Translate to translate from Spanish to English, if necessary. Use Amazon Lex to extract topics form the content.

正解: C

質問 23
A company wants to classify user behavior as either fraudulent or normal. Based on internal research, a Machine Learning Specialist would like to build a binary classifier based on two features: age of account and transaction month. The class distribution for these features is illustrated in the figure provided.

Based on this information, which model would have the HIGHEST recall with respect to the fraudulent class?

• A. Decision tree
• B. Naive Bayesian classifier
• C. Single Perceptron with sigmoidal activation function
• D. Linear support vector machine (SVM)

正解: B

質問 24
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. Increase the XGBoost max_depth parameter because the model is currently underfitting the data.
• B. Decrease the XGBoost max_depth parameter because the model is currently overfitting the data.
• C. Change the XGBoost eval_metric parameter to optimize based on rmse instead of error.
• D. Change the XGBoost evaljnetric parameter to optimize based on AUC instead of error.
• E. Increase the XGBoost scale_pos_weight parameter to adjust the balance of positive and negative weights.

正解: C

質問 25
……

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