AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

MLA-C01 英文 PDF 練習題，共 271 題，按題庫順序提供題目、原腳本支持的選項、答案及已有解析。本方案僅適用於此考試，一次付費，不自動續費。

考試介紹

面向機器學習工程師，考覈在 AWS 上準備數據、開發模型、部署工作流及維護 ML 系統。

MLA-C01 英文版已結束，其他所列語言在新版 MLA-C02 全面推出前繼續提供；新版測試安排不同。

官方考試語言與下方練習題文件的語言分別列出；實際考試版本及可選語種以官方預約頁面爲準。

官方來源：官方資料
信息覈對日期：2026-10-20

先試閱，再決定

題庫共 271 題

題目按題庫原始順序展示。展開查看答案和解析。

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Question#16Topic1

一家公司擁有一支數據科學家團隊，他們使用 Amazon SageMaker 筆記本實例來測試 ML 模型。當數據科學家需要新權限時，公司會將權限附加到創建 SageMaker 筆記本實例期間創建的每個單獨角色。
公司需要集中管理團隊的權限。
哪種解決方案能滿足這個要求嗎？

A.創建具有必要權限的單個 IAM 角色。將角色附加到團隊使用的每個筆記本實例。
B.創建單個 IAM 組。將數據科學家添加到該組中。將組與團隊使用的每個筆記本實例相關聯。
C.創建單個 IAM 用戶。將 AdministratorAccess AWS 託管 IAM 策略附加到用戶。配置每個筆記本實例以使用 IAM 用戶。
D.創建單個 IAM 組。將數據科學家添加到該組中。創建 IAM 角色。將 AdministratorAccess AWS 託管 IAM 策略附加到角色。將角色與組關聯起來。將組與團隊使用的每個筆記本實例相關聯。

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Question#17Topic1

機器學習工程師需要使用機器學習模型來預測特定位置的公寓價格。
機器學習工程師應使用哪個指標來評估模型的性能？

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Question#18Topic1

機器學習工程師使用隨機梯度下降 (SGD) 訓練了神經網絡。神經網絡在測試集上表現不佳。訓練損失和驗證損失的值仍然很高，並顯示出振盪模式。在重複相同的循環之前，這些值會在幾個時期內減小，然後在幾個時期內增加。
機器學習工程師應該如何改進訓練過程？

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Question#19Topic1

機器學習工程師需要處理數千個現有 CSV 對象和上傳的新 CSV 對象。 CSV 對象存儲在中央 Amazon S3 存儲桶中，並具有相同的列數。其中一列是交易日期。機器學習工程師必須根據交易日期查詢數據。
哪種解決方案能夠以最少的運營開銷滿足這些要求？

A.使用 Amazon Athena CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) 語句根據中央 S3 存儲桶中的數據的事務日期創建表。從表中查詢對象。
B.爲處理後的數據創建一個新的 S3 存儲桶。設置從中央 S3 存儲桶到新 S3 存儲桶的 S3 複製。使用 S3 Object Lambda 根據交易日期查詢對象。
C.爲處理後的數據創建一個新的 S3 存儲桶。使用 AWS Glue for Apache Spark 創建作業以根據事務日期查詢 CSV 對象。配置作業以將結果存儲在新的 S3 存儲桶中。從新的 S3 存儲桶中查詢對象。
D.爲處理後的數據創建一個新的 S3 存儲桶。使用 Amazon Data Firehose 將數據從中央 S3 存儲桶傳輸到新的 S3 存儲桶。配置 Firehose 以運行 AWS Lambda 函數以根據交易日期查詢數據。

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Question#20Topic1

一家公司擁有龐大的非結構化數據集。該數據集包含跨多個關鍵屬性的許多重複記錄。
AWS 上的哪種解決方案將使用最少的代碼開發來檢測數據集中的重複項？

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