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질문 #101주제 1

기술 스타트업은 복잡한 딥 뉴럴 네트워크와 GPU 컴퓨팅을 사용하여 기존 고객의 습관과 상호작용에 따라 회사의 제품을 추천합니다. 현재 이 솔루션은 데이터셋을 Amazon S3 버킷에서 가져온 후 회사의 Git 저장소에서 가져온 TensorFlow 모델에 데이터를 로드합니다. 이 작업은 지역적으로 실행되며 진행 상황을 계속해서 동일한 S3 버킷에 출력합니다. 이 작업은 실패 시 중지, 재시작 및 계속할 수 있으며, 중앙 대기열에서 실행됩니다.

고위 관리자들은 이 솔루션의 자원 관리의 복잡성과 주기적인 프로세스 반복으로 인한 비용에 대해 우려하고 있습니다. 그들은 작업 부하가 매주 한 번 실행되도록 자동화되어야 하며, 월요일에 시작하여 금요일 영업 종료 시까지 완료되어야 한다고 요청합니다.

가장 낮은 비용으로 솔루션을 확장하기 위해 어떤 아키텍처를 사용해야 합니까?

• A. AWS Deep Learning Containers를 사용하여 솔루션을 구현하고 GPU 호환 Spot 인스턴스에서 AWS Batch를 사용하여 컨테이너를 작업으로 실행합니다.
• B. 저렴한 GPU 호환 Amazon EC2 인스턴스를 사용하여 솔루션을 구현하고 AWS 인스턴스 스케줄러를 사용하여 작업을 예약합니다.
• C. AWS Deep Learning Containers를 사용하여 솔루션을 구현하고 Spot 인스턴스에서 실행되는 AWS Fargate를 사용하여 작업을 실행한 다음 내장된 작업 스케줄러를 사용하여 작업을 예약합니다.
• D. Spot 인스턴스에서 실행되는 Amazon ECS를 사용하여 솔루션을 구현하고 ECS 서비스 스케줄러를 사용하여 작업을 예약합니다.

질문 #102주제 1

기계 학습 전문가가 k = [1..10]에 대해 k-means의 결과를 나타내는 다음 그래프를 준비했습니다.

그래프를 고려할 때, k의 최적 선택으로 합당한 것은 무엇입니까?

• A. 1
• B. 4
• C. 7
• D. 10

질문 #103 주제 1