질문 #: 136
주제 #: 1
도서관은 Amazon Rekognition을 사용하는 자동 도서 대출 시스템을 개발 중입니다. 도서관 회원의 얼굴 이미지는 Amazon S3 버킷에 저장됩니다.
회원이 책을 대출할 때, Amazon Rekognition CompareFaces API 작업은 실제 얼굴을 Amazon S3에 저장된 얼굴과 비교합니다.
도서관은 이미지가 안전하게 암호화되어 저장되고, Amazon Rekognition과 함께 사용될 때 전송 중에 암호화되며, 이미지가 Amazon Rekognition 서비스 개선에 사용되지 않도록 보장해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 기계 학습 전문가는 어떻게 솔루션을 설계해야 합니까?
- A. S3 버킷에 서버 측 암호화를 활성화합니다. 이미지가 서비스 개선에 사용되지 않도록 허용하지 않기 위해 AWS 지원 티켓을 제출하고, AWS 지원에서 제공하는 프로세스를 따릅니다.
- B. 이미지를 저장하기 위해 Amazon Rekognition 컬렉션을 사용하도록 전환합니다. CompareFaces API 작업 대신 IndexFaces 및 SearchFacesByImage API 작업을 사용합니다.
- C. Amazon S3에 이미지를 저장하고 Amazon Rekognition에서 얼굴을 비교하기 위해 AWS GovCloud (US) 지역을 사용하도록 전환합니다. VPN 연결을 설정하고, VPN을 통해만 Amazon Rekognition API 작업을 호출합니다.
- D. S3 버킷에 클라이언트 측 암호화를 활성화합니다. VPN 연결을 설정하고, VPN을 통해만 Amazon Rekognition API 작업을 호출합니다.
질문 #: 137Topic #: 1
어떤 회사는 빠른 음식 서비스 레스토랑에서 사용할 수 있는 줄 세는 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 회사는 특정 레지스터의 고객 줄에 향하는 비디오 카메라를 사용하여 줄에 있는 사람 수를 측정하고, 줄이 너무 길어진다면 관리자에게 알림을 전달하려고 합니다. 레스토랑 지점들은 외부 서비스에 대한 대역폭이 제한되어 있으며, 다른 작업에 영향을 주지 않고 여러 비디오 스트림을 수용할 수 없습니다.
이 요구 사항을 충족하기 위해 머신러닝 전문가는 어떤 솔루션을 구현해야 합니까?
- A. Amazon Kinesis Video Streams와 호환되는 카메라를 설치하여 레스토랑의 기존 인터넷 연결을 통해 데이터를 AWS로 스트리밍합니다. AWS Lambda 함수를 작성하여 이미지를 가져와서 Amazon Rekognition에게 이미지 안의 얼굴 수를 세도록 합니다. 줄이 너무 길다면 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 알림을 보냅니다.
- B. 레스토랑에 AWS DeepLens 카메라를 배치하여 비디오를 캡처합니다. AWS DeepLens 장치에서 Amazon Rekognition을 활성화하고, 사람이 인식될 때 로컬 AWS Lambda 함수를 트리거로 사용합니다. Lambda 함수를 사용하여 줄이 너무 길다면 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 알림을 보냅니다.
- C. Amazon SageMaker에서 사용자 정의 모델을 구축하여 이미지 안의 사람 수를 인식합니다. 레스토랑에 Amazon Kinesis Video Streams와 호환되는 카메라를 설치합니다. AWS Lambda 함수를 작성하여 이미지를 가져옵니다. SageMaker 엔드포인트를 사용하여 모델을 호출하여 사람 수를 세는 작업을 수행합니다. 줄이 너무 길다면 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 알림을 보냅니다.
- D. Amazon SageMaker에서 사용자 정의 모델을 구축하여 이미지 안의 사람 수를 인식합니다. 레스토랑에 AWS DeepLens 카메라를 배치합니다. 모델을 카메라에 배포합니다. AWS Lambda 함수를 카메라에 배포하여 모델을 사용하여 사람을 세고 줄이 너무 길다면 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 알림을 보냅니다.
질문 #: 138
주제 #: 1