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NEW QUESTION 42 An agency collects census information within a country to determine healthcare and social program needs by province and city. The census form collects responses for approximately 500 questions from each citizen. Which combination of algorithms would provide the appropriate insights? (Select TWO.)

  • A. The Random Cut Forest (RCF) algorithm
  • B. The Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm
  • C. The factorization machines (FM) algorithm
  • D. The principal component analysis (PCA) algorithm
  • E. The k-means algorithm

Answer: D,E Explanation: The PCA and K-means algorithms are useful in collection of data using census form.   NEW QUESTION 43 The displayed graph is from a foresting model for testing a time series. Considering the graph only, which conclusion should a Machine Learning Specialist make about the behavior of the model?

  • A. The model predicts the seasonality well, but not the trend.
  • B. The model predicts the trend well, but not the seasonality.
  • C. The model predicts both the trend and the seasonality well.
  • D. The model does not predict the trend or the seasonality well.

Answer: B   NEW QUESTION 44 A large mobile network operating company is building a machine learning model to predict customers who are likely to unsubscribe from the service. The company plans to offer an incentive for these customers as the cost of churn is far greater than the cost of the incentive. The model produces the following confusion matrix after evaluating on a test dataset of 100 customers: Based on the model evaluation results, why is this a viable model for production?

  • A. The precision of the model is 86%, which is less than the accuracy of the model.
  • B. The model is 86% accurate and the cost incurred by the company as a result of false positives is less than the false negatives.
  • C. The model is 86% accurate and the cost incurred by the company as a result of false negatives is less than the false positives.
  • D. The precision of the model is 86%, which is greater than the accuracy of the model.

Answer: C   NEW QUESTION 45 Example Corp has an annual sale event from October to December. The company has sequential sales data from the past 15 years and wants to use Amazon ML to predict the sales for this year's upcoming event. Which method should Example Corp use to split the data into a training dataset and evaluation dataset?

  • A. Perform custom cross-validation on the data
  • B. Pre-split the data before uploading to Amazon S3
  • C. Have Amazon ML split the data sequentially.
  • D. Have Amazon ML split the data randomly.

Answer: C   NEW QUESTION 46 ......