코딩이 재밌냐

[AWS] AI Practitioner AIF-C01 DUMP 족보 (401~409번)

jaewon_sss — Wed, 6 May 2026 14:55:45 +0900

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2026년 개발자 입문용 가성비 마우스 추천 TOP 6

jaewon_sss — Sat, 11 Apr 2026 14:13:20 +0900

안녕하세요 ~

의자와 모니터에 이어,

개발자의 손목 건강과 코딩 효율을 결정짓는...

마우스죠 ?

고가의 하이엔드 기능을 합리적인 가격대에 구현했거나, 특정 작업(코딩, 이동성, 손목 보호)에 특화된 가성비 모델들입니다.

감히 추천 해볼게요 ...

1. 로지텍 Signature M750 (AI 에디션)

특징: 사무용 마우스의 명가 로지텍의 중급형 라인업입니다.
장점: 무소음 클릭과 스마트휠(속도 감지 휠) 기능을 지원하며, 2026년 버전은 전용 버튼으로 ChatGPT/AI 단축키를 커스텀할 수 있어 생산성이 비약적으로 상승합니다.
추천: MX Master 3S의 가격(10만 원대 중후반)이 부담스럽지만, 그 핵심 기능은 쓰고 싶은 분들.

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2. 레이저(Razer) 프로 클릭 미니 (Pro Click Mini)

특징: 인체공학적 설계로 유명한 프로 클릭 시리즈의 컴팩트 버전입니다.
장점: 무소음 스위치와 무한 휠(가로 스크롤 가능)을 탑재했습니다. 작고 가벼워서 맥북과 함께 카페에서 코딩할 때 최고의 휴대성을 자랑합니다.
추천: 손이 작은 편이거나, 이동하며 작업하는 일이 잦은 노마드 개발자.

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3. 에이투(ATWO) AG0301 (무선 게이밍 겸용)

특징: 게이밍 마우스의 스펙을 가졌지만 사무용으로도 손색없는 가성비 모델입니다.
장점: 고성능 센서를 탑재해 고해상도 모니터에서도 커서 움직임이 매우 정확합니다. 7단계 DPI 조절이 가능해 미세한 UI 작업 시 유리합니다.
추천: 낮에는 코딩하고 밤에는 게임을 즐기는 '올라운더' 개발자.

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4. 제닉스 STORMX VM2 (저소음 버티컬)

특징: 손목 터널 증후군 예방을 위한 가성비 버티컬 마우스입니다.
장점: 2~3만 원대라는 놀라운 가격에 인체공학적 각도와 저소음 클릭을 제공합니다. 손목 각도를 자연스럽게 유지해 장시간 코딩 시 피로도가 눈에 띄게 줄어듭니다.
추천: 이미 손목에 찌릿한 신호가 오기 시작한 개발자.

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5. 로지텍 Pebble M350S (슬림 가성비)

특징: 극도의 심플함과 가성비를 자랑하는 스테디셀러입니다.
장점: 납작한 디자인으로 가방 어디든 쏙 들어가며, 멀티 페어링(3대 기기 전환) 기능을 지원해 태블릿과 노트북을 동시에 쓸 때 유용합니다.
추천: 복잡한 기능보다 '미니멀리즘'과 '극강의 가성비'를 따지는 분.

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6. 아이리버(iriver) EQWEAR-EV3 (무소음 버티컬)

특징: 국내 브랜드의 신뢰도 높은 가성비 인체공학 모델입니다.
장점: 버티컬 마우스 입문용으로 가장 대중적이며, 엄지손가락 부분의 앞/뒤 페이지 이동 버튼이 코딩 중 브라우징 속도를 높여줍니다.
추천: 버티컬 마우스가 나랑 맞을지 '찍먹' 해보고 싶은 입문자.

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마우스 선택 시 블로그에 쓰기 좋은 포인트

가로 스크롤 유무: 코드가 옆으로 길어질 때 가로 스크롤 기능이 있으면 생산성이 3배는 올라갑니다.
무소음 클릭: 사무실이나 카페에서 작업할 때 주변 눈치를 보지 않아도 되는 필수 매너 기능입니다.
멀티 페어링: 데스크탑과 노트북을 동시에 사용한다면 버튼 하나로 기기를 넘나들 수 있는지 꼭 확인하세요.

끗!

가성비 시리즈

개발자 키보드 추천 Top 7

개발자 가성비 모니터 추천 Top 5

개발자 가성비 모니터암 추천 Top 4

개발자 가성비 의자 추천 Top 4

개발자 가성비 마우스 추천 Top 7

개발자를 위한 애플 전자기기 제품 간단 사용후기 1탄

개발자를 위한 애플 전자기기 제품 간단 사용후기 2탄

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2026년 개발자 입문용 가성비 모니터 추천 TOP 5

jaewon_sss — Fri, 10 Apr 2026 18:06:34 +0900

코드를 한 줄이라도 더 편하게 읽기 위해서는 해상도, 색 표현력, 그리고 C타입 연결성이 중요합니다.

이 모든 걸 챙기면서도 가격 부담을 낮춘 모델들입니다.

1. LG 27UQ850V (가성비 4K의 정석)

특징: 27인치 4K 해상도에 나노 IPS 패널을 탑재한 올라운더 모델입니다.
개발자 포인트: 96W USB-C PD 충전을 지원합니다. 맥북 프로 16인치 사용자라면 케이블 하나로 충전과 화면 출력을 동시에 해결할 수 있는 최고의 가성비 선택지입니다.
가격대: 40~50만 원대

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LG 27UQ850V-W Black4K 98%USB Type-C(USB Power Delivery 모니터 디스플레이 27인치IPS - 게이밍 모니터 | 쿠팡

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2. Dell S2725QC (C타입 입문의 정석)

특징: 델의 가성비 라인업인 S시리즈 중에서도 4K와 USB-C를 지원하는 최신 모델입니다.
개발자 포인트: 텍스트 가독성이 뛰어나며, 델 특유의 안정적인 스탠드 피벗(세로 회전) 기능을 제공합니다. 긴 코드를 읽을 때 세로 모드로 활용하기 아주 좋습니다.
가격대: 30~40만 원대

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DELL S2725QC 4K UHD IPS 120Hz USB-C 허브 피봇 높낮이 HDR 내장스피커 3년보증 모니터 - 게이밍 모니터 | 쿠

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3. MSI Modern MD272UPSW (화이트 데스크테리어 끝판왕)

특징: 세련된 화이트 디자인과 QHD 해상도를 갖춘 가성비 모니터입니다.
개발자 포인트: 내장 스피커와 KVM 스위치가 내장되어 있어, 데스크탑과 노트북을 번갈아 가며 작업하는 개발자에게 매우 유용합니다. 눈 보호 기술(EyesErgo)이 적용되어 장시간 작업 시 피로도가 적습니다.
가격대: 20~30만 원대

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MSI 4K UHD PD 65W 스마트 모니터 화이트 - 게이밍 모니터 | 쿠팡

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4. BenQ GW2486TC (서브 모니터 '갓성비')

특징: 24인치 FHD 해상도지만, 실속 있는 기능은 다 들어있습니다.
개발자 포인트: 데이지 체인(Daisy Chain) 기능을 지원해 모니터끼리 케이블을 연결하여 확장할 수 있습니다. 슬랙이나 터미널 창을 띄워놓는 서브용 모니터로 이만한 가격대에 이만한 성능이 없습니다.
가격대: 20만 원대 초반

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벤큐 QHD 올라운드 모니터 - 게이밍 모니터 | 쿠팡

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5. 한성컴퓨터 TFG32U06P (대화면 4K 가성비)

특징: 32인치 대화면 4K IPS 패널을 이 가격에 만날 수 있는 독보적인 선택지입니다.
개발자 포인트: 화면 분할 기능을 활용해 IDE, 브라우저, 기획서를 한 화면에 다 띄워도 넉넉합니다. 큰 화면을 선호하는 백엔드 개발자분들에게 추천합니다.
가격대: 30~40만 원대

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한성컴퓨터 4K UHD Fast QD mini LED 리얼 160 게이밍 모니터 - 게이밍 모니터 | 쿠팡

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가성비 시리즈

개발자 키보드 추천 Top 7

개발자 가성비 모니터 추천 Top 5

개발자 가성비 모니터암 추천 Top 4

개발자 가성비 의자 추천 Top 4

개발자 가성비 마우스 추천 Top 7

개발자를 위한 애플 전자기기 제품 간단 사용후기 1탄

개발자를 위한 애플 전자기기 제품 간단 사용후기 2탄

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2026년 개발자 입문용 가성비 의자 추천 TOP 6

jaewon_sss — Thu, 9 Apr 2026 22:57:42 +0900

안녕하세요!

요새 코딩하랴,

포스팅하랴 모니터 앞에 앉아 있는 시간이 길어지다 보면

결국 허리 신호가 오고 맙니다. (저도 지금 허리가 안좋네요 계속)

개발자에게 의자는 단순한 가구가 아니라 **'생존 장비'**죠.

100만 원 넘는 하이엔드 제품이 좋은 건 알지만, 우리 지갑도 소중하니까요!

오늘은 가격과 성능을 모두 잡은 2026년형 가성비 의자 TOP 6를 정리해 드립니다.

10~20만 원대, "이 가격에 이 성능?" TOP 6

1. 에이픽스(APIX) 메쉬 5D MC002

한줄평: "팔걸이 조절의 끝판왕, 내 팔꿈치 안식처"
특징: 10만 원대 중반인데 팔걸이가 앞뒤, 좌우, 높낮이까지 조절됩니다.
추천: 키보드 칠 때 팔꿈치가 자꾸 허공에 떠서 어깨 아프신 분들께 강추!

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2. 시디즈 T20 (탭 플러스)

한줄평: "믿고 쓰는 시디즈, 가성비로 입문하기"
특징: 국민 의자 T50의 핵심 유전자만 뽑아 만든 실속형 모델입니다.
추천: 브랜드 AS가 중요하고, 너무 튀지 않는 깔끔한 사무용 의자를 찾는 분.

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3. 린백(Leanback) LB51G 블랙에디션

한줄평: "의자에서 잠시 눈 붙일 때 최고"
특징: 게이밍 의자의 푹신함과 사무용의 단정함이 섞여 있습니다. 발 받침대 옵션을 넣으면 무릉도원이 따로 없죠.
추천: 작업하다가 가끔 넷플릭스도 보고, 의자에서 쉬고 싶은 분.

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4. 듀오백(Duoback) Q7+

한줄평: "클래식은 영원하다, 3년 무상 AS의 위엄"
특징: 사용자의 몸무게를 알아서 감지해 틸팅 강도를 조절해 줍니다.
추천: 한 번 사면 고장 없이 군대 동기처럼 오래 함께하고 싶은 분.

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5. 이케아(IKEA) 맛크스펠 (MATCHSPEL)

한줄평: "데스크테리어의 완성은 역시 이케아"
특징: 디자인이 정말 예쁩니다. 메쉬 등판이 쫀쫀해서 허리를 탄탄하게 잡아주는 느낌이 일품입니다.
추천: 인스타그램에 올릴만한 깔끔한 작업 공간을 꾸미고 싶은 개발자.

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6. 사이즈오브(Sizeof) 베이직

한줄평: "기본에 충실한, 앉았을 때 가장 편한 의자"
특징: 복잡한 기능보다 '착좌감' 자체에 집중했습니다. 좌판 쿠션이 좋아서 오래 앉아 있어도 엉덩이가 덜 아파요.
추천: 조절하는 거 귀찮고, 그냥 앉자마자 "오 편한데?" 소리 나오는 의자를 찾는 분.

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실패 없는 의자 선택 꿀팁

포스팅을 마치며, 의자 고를 때 이것만은 꼭 체크하세요!

요추 지지대 유무: 내 허리의 S라인을 받쳐주는가? (매우 중요!)
메쉬 소재: 장시간 앉아 있으면 땀 찹니다. 통기성을 확인하세요.
팔걸이 높이 조절: 책상 높이와 팔걸이 높이를 맞춰야 어깨가 안 결립니다.

마치며... 사실 의자도 중요하지만,

50분 일하고 10분 스트레칭하는 게 최고의 보약인 거 아시죠? (저도 잘 안 되지만요...ㅋ)

여러분의 소중한 허리, 2026년에는 이 리스트로 꼭 지켜내시길 바랍니다!

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가성비 시리즈

개발자 키보드 추천 Top 7

개발자 가성비 모니터 추천 Top 5

개발자 가성비 모니터암 추천 Top 4

개발자 가성비 의자 추천 Top 4

개발자 가성비 마우스 추천 Top 7

개발자를 위한 애플 전자기기 제품 간단 사용후기 1탄

개발자를 위한 애플 전자기기 제품 간단 사용후기 2탄

사용 후기도 많은 개발자분들이 유용하다고 코멘트 해주셨으니 한번 보고가세요~

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

AWS Machine Learning (MLA-C01) 족보 정리 (Q6~Q10)

jaewon_sss — Thu, 2 Apr 2026 11:37:21 +0900

EXAMTOPIC 등록된 모든 기출문제(26.03.27 기준 최신)
★ 1번부터 219번까지 문제 풀이집 19,800원 에 판매중입니다 ★

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AWS Machine Learning Dump 문제집

MLA-C01 대비 자료 (examtopic 기준 전체 기출(26.03.27 최신) 1~219번 문제 정리 포함) 자세한 내용은 채팅방 내 공지 확인 샘플 주소 : https://won-percent.tistory.com/310

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✅ AWS Machine Learning Engineer Associate 정리

MLA-C01 (6–10번)

Question 6

문제 원문 (영문) A data scientist is training a machine learning model. The data scientist needs to track parameters and metrics to compare different versions of the model. Which tool or service will meet these requirements? A. AWS Glue DataBrew B. Amazon SageMaker Experiments C. Amazon SageMaker Model Registry D. Amazon SageMaker Pipelines

문제 번역 (한국어) 데이터 과학자가 ML 모델을 학습시키고 있습니다. 모델의 서로 다른 버전을 비교하기 위해 파라미터와 메트릭(지표)을 추적해야 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 도구 또는 서비스는 무엇입니까? A. AWS Glue DataBrew B. Amazon SageMaker Experiments C. Amazon SageMaker Model Registry D. Amazon SageMaker Pipelines

정답 B. Amazon SageMaker Experiments

해설

SageMaker Experiments는 여러 모델 학습 반복(Iteration)의 파라미터, 설정, 결과 지표를 구성, 추적 및 비교하는 데 특화된 서비스입니다.
Model Registry는 승인된 모델 버전을 관리하는 용도이며, Pipelines는 워크플로 자동화용입니다.

용어 정리

Amazon SageMaker Experiments: 수천 개의 ML 학습 실험을 쉽게 추적하고 비교할 수 있는 관리형 기능.

Question 7

문제 원문 (영문) An ML engineer is deploying a large language model (LLM) on Amazon SageMaker. The LLM has billions of parameters and does not fit on a single GPU. The ML engineer needs to use model parallelism to distribute the model across multiple GPUs. Which library or feature should the ML engineer use? A. SageMaker model parallelism (SMP) library B. SageMaker data parallelism (SDP) library C. Horovod D. DeepGraphLibrary (DGL)

문제 번역 (한국어) ML 엔지니어가 Amazon SageMaker에 대규모 언어 모델(LLM)을 배포하고 있습니다. 이 LLM은 수십억 개의 파라미터를 가지고 있어 단일 GPU에 들어가지 않습니다. 여러 GPU에 모델을 분산시키기 위해 모델 병렬 처리를 사용해야 합니다. 어떤 라이브러리 또는 기능을 사용해야 합니까? A. SageMaker model parallelism (SMP) library B. SageMaker data parallelism (SDP) library C. Horovod D. DeepGraphLibrary (DGL)

정답 A. SageMaker model parallelism (SMP) library

해설

모델의 크기가 너무 커서 단일 GPU 메모리에 담을 수 없을 때는 **Model Parallelism(모델 병렬화)**을 사용해야 하며, AWS에서는 SMP 라이브러리를 제공합니다.
SDP(Data Parallelism)는 모델은 작지만 학습 데이터가 많을 때 데이터를 쪼개서 학습 속도를 높이는 방식입니다.

용어 정리

Model Parallelism (모델 병렬화): 거대한 모델을 여러 조각으로 나누어 여러 디바이스(GPU)에 배치하는 기술.

Question 8

문제 원문 (영문) A company wants to build a generative AI application on Amazon Bedrock. The company needs to use a base model and then fine-tune it with their own labeled dataset to improve performance for a specific task. Which Amazon Bedrock feature should the company use? A. Knowledge Bases for Amazon Bedrock B. Agents for Amazon Bedrock C. Model Customization (Fine-tuning) D. Provisioned Throughput

문제 번역 (한국어) 한 회사가 Amazon Bedrock에서 생성형 AI 애플리케이션을 구축하려고 합니다. 특정 작업의 성능을 향상시키기 위해 기본 모델(Base Model)을 가져와 레이블이 지정된 자체 데이터셋으로 파인튜닝(미세 조정)해야 합니다. 어떤 기능을 사용해야 합니까? A. Knowledge Bases for Amazon Bedrock B. Agents for Amazon Bedrock C. Model Customization (Fine-tuning) D. Provisioned Throughput

정답 C. Model Customization (Fine-tuning)

해설

자체 데이터셋을 사용하여 모델의 가중치(Weight)를 직접 조정하는 과정은 Fine-tuning에 해당하며, Bedrock에서는 이를 Model Customization으로 제공합니다.
Knowledge Bases는 RAG(검색 증강 생성)를 구현할 때 사용합니다.

용어 정리

Fine-tuning (파인튜닝): 이미 학습된 모델에 특정 도메인의 데이터를 추가로 학습시켜 성능을 최적화하는 기법.

Question 9

문제 원문 (영문) An ML engineer is using Amazon SageMaker Clarify to explain the predictions of a machine learning model. The engineer wants to understand how much each feature contributed to a specific individual prediction. Which explainability method should the engineer use? A. SHAP (SHapley Additive exPlanations) B. Class Activation Maps (CAM) C. Permutation Feature Importance D. Correlation Analysis

문제 번역 (한국어) ML 엔지니어가 모델의 예측을 설명하기 위해 Amazon SageMaker Clarify를 사용하고 있습니다. 엔지니어는 각 피처(Feature)가 특정 개별 예측 결과에 얼마나 기여했는지 이해하고 싶어 합니다. 어떤 설명 가능성 방법을 사용해야 합니까? A. SHAP (SHapley Additive exPlanations) B. Class Activation Maps (CAM) C. Permutation Feature Importance D. Correlation Analysis

정답 A. SHAP (SHapley Additive exPlanations)

해설

SHAP는 각 피처가 모델의 예측값에 미치는 영향력을 수치화하여 '개별 예측'에 대한 상세한 설명을 제공하는 가장 대표적인 기법입니다.
SageMaker Clarify는 기본적으로 SHAP 값을 계산하여 모델의 투명성을 높여줍니다.

용어 정리

SHAP: 게임 이론을 바탕으로 각 변수가 결과에 기여한 '공헌도'를 계산하는 방식.

Question 10

문제 원문 (영문) An ML engineer is using Amazon SageMaker to train a model. The engineer wants to identify issues such as vanishing gradients or non-changing losses during the training process in real time. Which SageMaker feature should the engineer use? A. SageMaker Clarify B. SageMaker Debugger C. SageMaker Model Monitor D. SageMaker Pipelines

문제 번역 (한국어) ML 엔지니어가 Amazon SageMaker를 사용하여 모델을 학습시키고 있습니다. 엔지니어는 학습 과정 중에 기울기 소실(Vanishing Gradients)이나 손실 값의 변화 없음(Non-changing losses)과 같은 문제를 실시간으로 식별하고 싶어 합니다. 어떤 기능을 사용해야 합니까? A. SageMaker Clarify B. SageMaker Debugger C. SageMaker Model Monitor D. SageMaker Pipelines

정답 B. SageMaker Debugger

해설

SageMaker Debugger는 학습 중 발생하는 텐서(Tensor) 데이터를 분석하여 모델의 내부 상태를 모니터링합니다. 기울기가 너무 작아지거나(Vanishing), 학습이 정체되는 등의 기술적 문제를 실시간으로 감지하여 경고를 보냅니다.

용어 정리

Vanishing Gradient (기울기 소실): 딥러닝 학습 중 역전파 과정에서 기울기가 점점 작아져 앞쪽 레이어의 가중치가 제대로 업데이트되지 않는 현상.

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jaewon_sss — Mon, 30 Mar 2026 11:26:27 +0900

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jaewon_sss — Sun, 29 Mar 2026 11:24:15 +0900

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jaewon_sss — Sat, 28 Mar 2026 11:21:52 +0900

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AWS Machine Learning (MLA-C01) 족보 정리 (Q1~Q5)

jaewon_sss — Fri, 27 Mar 2026 10:32:18 +0900

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✅ AWS Machine Learning Engineer Associate 정리

MLA-C01 (1–5번)

Question 1

문제 원문 (영문) A company makes forecasts each quarter to decide how to optimize operations to meet expected demand. The company uses ML models to make these forecasts. An AI practitioner is writing a report about the trained ML models to provide transparency and explainability to company stakeholders. What should the AI practitioner include in the report to meet the transparency and explainability requirements? A. Code for model training B. Partial dependence plots (PDPs) C. Sample data for training D. Model convergence tables

문제 번역 (한국어) 한 회사가 분기별로 예측을 수행하여 예상 수요를 충족하기 위해 운영을 최적화하려고 합니다. 회사는 ML 모델을 사용하여 이러한 예측을 수행합니다. AI 실무자는 이해관계자에게 투명성과 설명 가능성을 제공하기 위해 학습된 ML 모델에 대한 보고서를 작성하고 있습니다. 보고서에 포함해야 할 내용은 무엇입니까? A. 모델 학습 코드 B. 부분 의존성 플롯(PDPs) C. 학습용 샘플 데이터 D. 모델 수렴 표

정답 B. Partial dependence plots (PDPs)

해설

**PDP(Partial Dependence Plots)**는 특정 피처(Feature)가 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 시각적으로 보여주는 도구로, 모델의 동작을 설명(Explainability)하는 데 필수적입니다.
코드나 데이터 자체는 모델이 '왜' 그런 결정을 내렸는지 설명하지 못하며, 수렴 표는 학습 과정의 기술적 지표일 뿐입니다.

용어 정리

Explainability (설명 가능성): AI 모델이 특정 결과를 도출한 이유를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 능력.

Question 2

문제 원문 (영문) A company stores historical data in .csv files in Amazon S3. Only some of the rows and columns in the .csv files are populated. The columns are not labeled. An ML engineer needs to prepare and store the data so that the company can use the data to train ML models. Select and order the correct steps from the following list to perform this task. (Select three.)

Use AWS Glue crawlers to infer the schemas and available columns.
Use AWS Glue DataBrew for data cleaning and feature engineering.
Store the resulting data back in Amazon S3.

문제 번역 (한국어) 회사가 Amazon S3에 .csv 파일로 과거 데이터를 저장하고 있습니다. 데이터의 일부 행과 열만 채워져 있고 열 레이블(헤더)이 없습니다. ML 엔지니어는 모델 학습에 사용할 수 있도록 데이터를 준비하고 저장해야 합니다. 올바른 단계 3개를 선택하고 순서대로 나열하십시오.

정답

Use AWS Glue crawlers to infer the schemas and available columns.
Use AWS Glue DataBrew for data cleaning and feature engineering.
Store the resulting data back in Amazon S3.

해설

레이블이 없는 데이터의 구조를 파악하기 위해 AWS Glue Crawler를 사용하여 스키마를 추론하는 것이 첫 번째입니다.
이후 데이터 정제(결측치 처리 등)를 위해 시각적 도구인 DataBrew를 사용하며, 최종 결과물을 학습용으로 사용하기 위해 다시 S3에 저장합니다.

용어 정리

AWS Glue Crawler: 다양한 데이터 소스를 스캔하여 메타데이터 스키마를 자동으로 생성해 주는 서비스.

Question 3

문제 원문 (영문) A company wants to host an ML model on Amazon SageMaker. An ML engineer is configuring a CI/CD pipeline in AWS CodePipeline to deploy the model. The pipeline must run automatically when new training data for the model is uploaded to an Amazon S3 bucket. Which solution will meet this requirement with the LEAST operational overhead? A. Configure an S3 event notification to trigger the pipeline directly. B. Use Amazon EventBridge to detect S3 object creation and trigger the pipeline. C. Create a Lambda function that polls the S3 bucket every hour. D. Use a SageMaker Training Job to monitor the S3 bucket.

문제 번역 (한국어) 회사가 SageMaker에 모델을 호스팅하려고 하며, 이를 위해 AWS CodePipeline으로 CI/CD 파이프라인을 구성 중입니다. 새로운 학습 데이터가 S3 버킷에 업로드될 때 파이프라인이 자동으로 실행되도록 하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?

정답 B. Use Amazon EventBridge to detect S3 object creation and trigger the pipeline.

해설

AWS에서 S3의 상태 변화를 감지하여 CodePipeline을 트리거하는 가장 표준적이고 관리 부담이 적은 방식은 Amazon EventBridge를 사용하는 것입니다.
폴링(Polling) 방식은 실시간성이 떨어지고 불필요한 리소스를 소모합니다.

용어 정리

Amazon EventBridge: 애플리케이션 간의 데이터를 연결하는 서버리스 이벤트 버스 서비스.

Question 4

문제 원문 (영문) An ML engineer is building a generative AI application on Amazon Bedrock using LLMs. Match the generative AI term to the description.

Represents a unit of text used in processing.
Converts text into vector representations.
Combines generated content with retrieved external information.

문제 번역 (한국어) ML 엔지니어가 Amazon Bedrock에서 LLM을 사용해 생성형 AI 앱을 구축 중입니다. 각 설명에 맞는 용어를 매칭하십시오.

처리에 사용되는 텍스트의 단위.
텍스트를 벡터 표현으로 변환.
생성된 콘텐츠와 외부 검색 정보를 결합.

정답

Token
Embedding
Retrieval-Augmented Generation (RAG)

해설

Token은 모델이 텍스트를 읽는 최소 단위입니다.
Embedding은 텍스트의 의미를 수치(벡터)화하는 과정입니다.
RAG는 외부 지식을 가져와 환각(Hallucination)을 줄이고 정확도를 높이는 기술입니다.

Question 5

문제 원문 (영문) An ML engineer is working on an ML model to predict the prices of similarly sized homes. Match the feature engineering technique to the data.

Size of building (Square feet)
Address (Compound feature)
City (Name)

문제 번역 (한국어) 주택 가격 예측 모델을 위해 피처 엔지니어링 기술을 데이터 유형에 맞게 매칭하십시오.

건물 크기 (제곱 피트)
주소 (복합 정보)
도시 (이름)

정답

Logarithmic transformation (수치 데이터의 편향 완화)
Feature splitting (주소에서 구, 동 등을 분리)
One-hot encoding (범주형 데이터를 수치화)

해설

크기 데이터는 대개 로그 변환을 통해 정규분포에 가깝게 만듭니다. 주소는 문자열이 길어 정보를 쪼개야(Split) 하며, 도시 이름은 순서가 없는 범주형이므로 원-핫 인코딩이 적합합니다.

✅ 1–5번 문제 세트 정리 완료

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