AWS Machine Learning Specialty MLS-C01 — 学习指南
边学边练。 每个概念都对应 Amazon 考试中心中带有验证答案的真实考题，或在 ExamRoll.io 上通过限时练习演练整场考试。
本指南深入讲解每个 MLS-C01 领域。选择一个领域深入学习，或按顺序逐一学习。
领域
- 数据工程与特征工程 — 挑战： 将流式 CSV 点击事件转换为 S3 中的 Parquet 格式并支持模式演进，为推荐模型生成可靠的特征向量，并确保管道能够扩展，而无需将数 GB
- 探索性数据分析与可视化 — 挑战：
- 建模 — 监督式与非监督式 (经典 ML) — 挑战：
- 深度学习与计算机视觉 — 挑战： 构建并部署一个准确、低延迟的排队计数模型，该模型需尊重数据安全（私有
- 自然语言处理与语音 — 挑战：
- 时间序列与预测 — 挑战： 为每个 SKU-商店对生成经过校准的、为期 30 天的概率性需求预测，这些预测需要考虑节假日和促销活动，处理许多 SKU
- 训练、分布式训练与超参数优化 — 挑战：
- 部署、推理与服务 (ML 实施与运维) — 挑战： 在 10 分钟的滚动事件窗口上提供低延迟预测，在模型训练前编辑 PII，确保 SageMaker 能够读取加密的 S3
- 安全、隐私与合规 — 挑战：
- MLOps、监控、标注与模型治理 — 挑战： 在连接间歇中断的情况下，在远程站点提供低延迟的异常检测，同时在没有 Direct Connect
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