MLA-C01AWS2025年最新問題更新

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

Cloud Passは、AWS MLA-C01（AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate）試験対策のための実践問題アプリです。

最新の出題傾向を反映した本番形式の問題、正確な解答、分かりやすい概念説明を提供します。インターネット上にある信頼性の低い AWS MLA-C01 ダンプに頼るのではなく、Cloud Passでは最新傾向に基づいた練習問題と詳細な解説によって、効率的に学習し、スコアを向上させることができます。また、AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate（MLA-C01）だけでなく、AWS・GCPの24種類の認定試験にも対応しており、クラウド資格を目指す受験者に最適な学習プラットフォームです。

📘106問をアプリで解いてみましょう

⭐ 実際のユーザーのMLA-C01合格レビュー

Cloud Passで合格したユーザーの生の体験談

Passed

2025-11-24

Used these questions exclusively to study, passed on first time. The app questions is very similar to the actual exam.

S**********

学習期間: 2 weeks

Awesome app

2025-11-20

Passed Oct 2025 with 905 score.

k**********

学習期間: 2 weeks

813점 합격

2025-11-04

문제 좋네요 굿굿!!

박

박**

学習期間: 1 month

📝 106の試験問題

2025年の最新更新された問題をご確認ください

Question 1

あるフィンテックスタートアップは、42 個の数値特徴量を持つ勾配ブースティング木の不正検知モデルを Amazon SageMaker のリアルタイムエンドポイント（ml.m5.large、目標 p95 レイテンシ ≤ 80 ms、約 200 RPS）にデプロイした。コンプライアンス担当者は、モデルコードを変更することなく、特定の取引がフラグ付けされた理由を理解するために、推論ごとの feature attributions（例: amount=$1,275、country=DE、device_age_days=14）を要求している。稼働中のエンドポイントからの予測に対して説明を提供できるソリューションはどれか？

Question 2

製油所の安全システムにおいて、ML エンジニアはセンサーのストリームからメタン漏えいを検知する binary classifier を選定しなければならない。実際の漏えいを見逃した場合（false negative）には平均 $120,000 のインシデントコストが発生する一方、誤警報（false positive）は現地での点検 $300 とダウンタイム 5 分を招く。これらを踏まえ、モデル選定時に最も優先すべき評価指標の所見はどれか。

Question 3

あるメディア分析企業は、12 の AWS アカウントにわたり 200 を超える ML モデルを運用しており、各モデルは Docker イメージとしてパッケージ化され、セマンティックバージョンのタグ付きでアカウントローカルの Amazon ECR リポジトリに保存されている。コンプライアンス要件として、別のガバナンス用アカウントに単一のクロスアカウントな中央カタログを設け、バージョン管理されたエントリ、承認ステータス（Approved/Pending/Rejected）、リネージメタデータと監査ログをサポートし、共有のデータサイエンスアカウントに対して読み取り専用のディスカバリを提供し、プロデューサーアカウントが CI/CD 経由で新しいバージョンを登録でき、かつアカウント間でコンテナイメージを複製または移行しないことが求められている。どのソリューションを実装すべきか？

Question 4

220 人のデータサイエンティストを抱えるオンライン旅行プラットフォームは、Amazon SageMaker Model Registry を使用して、すでに 95 の model group に編成されている 1,200 以上の model package version を追跡しています。データサイエンティストは pricing optimization、search relevance、fraud detection の 3 つのビジネスドメインに紐づいているため、ML プラットフォームエンジニアは、モデルアーティファクト、model package version、承認ステータス、既存の model group メンバーシップを一切変更することなく、これらのドメイン別に既存のアセットを整理して、スケールでの探索性を向上させるソリューションを実装する必要があります。この要件を満たすソリューションはどれですか?

Question 5

スマート農業のスタートアップが Amazon SageMaker で ML モデルを構築しようとしている。果樹園の列を撮影した 4K ドローン画像（3840x2160）を入力として、熟した果実を自動的に一つずつ検出し、信頼度 >= 0.85 の各検出についてクラスラベルとバウンディングボックス座標（x_min, y_min, x_max, y_max）を返す必要がある。どの SageMaker アルゴリズムを使用すべきか？