Q31 — AWS SAA-C03 第12章

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Q831.公司需要一种解决方案来防止包含不需要内容的照片上传到公司的 Web 应用程序.该解决方案不得涉及训练机器学习 (ML) 模型.哪种解决方案可以满足这些要求?

• A. 使用 Amazon SageMaker Autopilot 创建和部署模型.创建一个实时端点，供 Web 应用程序在上传新照片时调用.
• B. 创建一个使用 Amazon Rekognition 检测不需要的内容的 AWS Lambda 函数.创建 Web 应用程序在上传新照片时调用的 Lambda 函数 URL. ✓
• C. 创建一个 Amazon CloudFront 函数，使用 Amazon Comprehend 检测不需要的内容.将该功能与 Web 应用程序相关联.
• D. 创建一个使用 Amazon Rekognition Video 检测不需要的内容的 AWS Lambda 函数.创建 Web 应用程序在上传新照片时调用的 Lambda 函数 URL.

正确答案: B. 创建一个使用 Amazon Rekognition 检测不需要的内容的 AWS Lambda 函数.创建 Web 应用程序在上传新照片时调用的 Lambda 函数 URL.

解析

无需训练机器学习 (ML) 模型即可满足防止将包含不需要内容的照片上传到公司 Web 应用程序的要求的解决方案是选项 B:创建一个使用 Amazon Rekognition 检测不需要的内容的 AWS Lambda 函数.创建 Web 应用程序在上传新照片时调用的 Lambda 函数 URL.要防止在未训练 ML 模型的情况下将不需要的内容上传到 Web 应用程序，您可以按照以下步骤操作:步骤 1:创建 AWS Lambda 函数（选项 B）AWS Lambda 允许您在不预置或管理服务器的情况下运行代码.通过创建 Lambda 函数，您可以编写使用 Amazon Rekognition 的代码来分析上传的照片并检测不需要的内容.步骤 2:使用 Amazon Rekognition 检测不需要的内容（选项 B）Amazon Rekognition 是一项基于深度学习的图像和视频分析服务.通过在 Lambda 函数中调用 Rekognition API，您可以利用其预先训练的模型来检测和识别上传照片中不需要的内容.步骤 3:为 Web 应用程序创建 Lambda 函数 URL（选项 B）创建 Lambda 函数并将其配置为使用 Amazon Rekognition 后，您可以生成唯一的 Lambda 函数 URL.然后，每当上传新照片进行内容分析时，Web 应用程序就可以调用此 URL.选项 A 建议使用 Amazon SageMaker Autopilot 创建和部署模型.虽然 SageMaker Autopilot 是自动构建 ML 模型的强大工具，但它涉及训练模型，这在本场景中不是必需的.选项 C 建议创建一个 Amazon CloudFront 函数，使用 Amazon Comprehend 检测不需要的内容.但是，CloudFront 函数主要用于修改 CloudFront 内容交付网络边缘位置的 HTTP 请求和响应，可能无法直接应用于内容分析.选项 D 建议使用 Amazon Rekognition Video 来检测不需要的内容.然而，Rekognition Video 是专门为分析视频内容而设计的，将其用于静态照片可能不是最合适的解决方案.因此，选项 B 是最合适的解决方案，因为它利用 AWS Lambda 函数和 Amazon Rekognition 来检测上传照片中不需要的内容，从而提供高效且有效的解决方案，而无需训练 ML 模型.