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質問 44
The displayed graph is from a forecasting model for testing a time series.

Considering the graph only, which conclusion should a Machine Learning Specialist make about the behavior of the model?

• A. The model predicts the trend well, but not the seasonality.
• B. The model does not predict the trend or the seasonality well.
• C. The model predicts both the trend and the seasonality well
• D. The model predicts the seasonality well, but not the trend.

正解: C

解説:
https://machinelearningmastery.com/decompose-time-series-data-trend-seasonality/

質問 45
A company that manufactures mobile devices wants to determine and calibrate the appropriate sales price for its devices. The company is collecting the relevant data and is determining data features that it can use to train machine learning (ML) models. There are more than 1,000 features, and the company wants to determine the primary features that contribute to the sales price.
Which techniques should the company use for feature selection? (Choose three.)

• A. Univariate selection
• B. Feature importance with a tree-based classifier
• C. Data augmentation
• D. Data scaling with standardization and normalization
• E. Data binning
• F. Correlation plot with heat maps

正解: A,C,E

解説:
Reference:
https://towardsdatascience.com/feature-selection-using-python-for-classification-problem-b5f00a1c7028#:~:text=Univariate%20feature%20selection%20works%20by,analysis%20of%20variance%20(ANOVA).&text=That%20is%20why%20it%20is%20called%20'univariate'
https://arxiv.org/abs/2101.04530

質問 46
A Machine Learning Specialist is creating a new natural language processing application that processes a dataset comprised of 1 million sentences The aim is to then run Word2Vec to generate embeddings of the sentences and enable different types of predictions - Here is an example from the dataset
"The quck BROWN FOX jumps over the lazy dog "
Which of the following are the operations the Specialist needs to perform to correctly sanitize and prepare the data in a repeatable manner? (Select THREE)

• A. Remove stop words using an English stopword dictionary.
• B. Correct the typography on "quck" to "quick."
• C. Perform part-of-speech tagging and keep the action verb and the nouns only
• D. One-hot encode all words in the sentence
• E. Tokenize the sentence into words.
• F. Normalize all words by making the sentence lowercase

正解: B,C,F

質問 47
A retail company intends to use machine learning to categorize new products A labeled dataset of current products was provided to the Data Science team The dataset includes 1 200 products The labeled dataset has 15 features for each product such as title dimensions, weight, and price Each product is labeled as belonging to one of six categories such as books, games, electronics, and movies.
Which model should be used for categorizing new products using the provided dataset for training?

• A. A DeepAR forecasting model based on a recurrent neural network (RNN)
• B. A deep convolutional neural network (CNN) with a softmax activation function for the last layer
• C. An XGBoost model where the objective parameter is set to multi: softmax
• D. A regression forest where the number of trees is set equal to the number of product categories

正解: C

質問 48
A Machine Learning Specialist is implementing a full Bayesian network on a dataset that describes public transit in New York City. One of the random variables is discrete, and represents the number of minutes New Yorkers wait for a bus given that the buses cycle every 10 minutes, with a mean of 3 minutes.
Which prior probability distribution should the ML Specialist use for this variable?

• A. Poisson distribution
• B. Binomial distribution
• C. Uniform distribution
• D. Normal distribution

正解: B

質問 49
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