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Sein Arm war sicher, seine Hand war leicht, sein Auge blickte so scharf wie je.

NEW QUESTION: 1
A Machine Learning team uses Amazon SageMaker to train an Apache MXNet handwritten digit classifier model using a research dataset. The team wants to receive a notification when the model is overfitting. Auditors want to view the Amazon SageMaker log activity report to ensure there are no unauthorized API calls.
What should the Machine Learning team do to address the requirements with the least amount of code and fewest steps?
A. Use AWS CloudTrail to log Amazon SageMaker API calls to Amazon S3. Set up Amazon SNS to receive a notification when the model is overfitting
B. Implement an AWS Lambda function to log Amazon SageMaker API calls to Amazon S3. Add code to push a custom metric to Amazon CloudWatch. Create an alarm in CloudWatch with Amazon SNS to receive a notification when the model is overfitting.
C. Use AWS CloudTrail to log Amazon SageMaker API calls to Amazon S3. Add code to push a custom metric to Amazon CloudWatch. Create an alarm in CloudWatch with Amazon SNS to receive a notification when the model is overfitting.
D. Implement an AWS Lambda function to log Amazon SageMaker API calls to AWS CloudTrail.
Add code to push a custom metric to Amazon CloudWatch. Create an alarm in CloudWatch with Amazon SNS to receive a notification when the model is overfitting.
Answer: C
Explanation:
Log Amazon SageMaker API Calls with AWS CloudTrail
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/logging-using-cloudtrail.html

NEW QUESTION: 2
You need to establish a set of permissions that you can routinely assign to new users.
What should you create?
A. Group
B. List
C. Resource
D. Role
Answer: D

NEW QUESTION: 3
ビジネスアプリケーションで使用されるバッチ推論パイプラインを公開します。
アプリケーション開発者は、公開されたパイプラインのRESTインターフェースに送信および返される情報を知る必要があります。
RESTリクエストで必要とされ、公開されたパイプラインからの応答として返される情報を識別する必要があります。
RESTリクエストでどの値を使用し、レスポンスで期待すべきですか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: JSON containing an OAuth bearer token
Specify your authentication header in the request.
To run the pipeline from the REST endpoint, you need an OAuth2 Bearer-type authentication header.
Box 2: JSON containing the experiment name
Add a JSON payload object that has the experiment name.
Example:
rest_endpoint = published_pipeline.endpoint
response = requests.post(rest_endpoint,
headers=auth_header,
json={"ExperimentName": "batch_scoring",
"ParameterAssignments": {"process_count_per_node": 6}})
run_id = response.json()["Id"]
Box 3: JSON containing the run ID
Make the request to trigger the run. Include code to access the Id key from the response dictionary to get the value of the run ID.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-pipeline-batch-scoring-classification

Exam Description

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