AWS Machine Learning Specialty MLS-C01 — Lernleitfaden
Üben Sie beim Lernen. Jedes Konzept entspricht echten Prüfungsfragen mit verifizierten Antworten im Amazon-Prüfungscenter, oder üben Sie die komplette Prüfung mit zeitlich begrenzten Tests auf ExamRoll.io.
Dieser Leitfaden behandelt jede MLS-C01-Domäne ausführlich. Wählen Sie eine Domäne zur Vertiefung oder arbeiten Sie sie der Reihe nach durch.
Die Domänen
- Data Engineering & Feature Engineering — Herausforderung: Streaming-CSV-Klickereignisse in Parquet in S3 mit Schema-Evolution konvertieren, zuverlässige Feature-Vektoren für ein
- Explorative Datenanalyse & Visualisierung — Herausforderung: Identifizieren Sie Kundensegmente, die am wahrscheinlichsten in den nächsten sechs Monaten abwandern (Churn), und richten Sie
- Modellierung – Überwachtes & Unüberwachtes (Klassisches ML) — Herausforderung: Identifizieren Sie realisierbare überwachte/unüberwachte Anwendungsfälle und eine kostengünstige Pipeline für das Training
- Deep Learning & Computer Vision — Herausforderung: Erstellen und Bereitstellen eines genauen, latenzarmen Modells zur Zählung von Warteschlangen, das die Datensicherheit (privater
- Natural Language Processing & Sprache — Herausforderung: Identifizieren der meistdiskutierten Themen aus verrauschten, oft kurzen Kommentaren unter Berücksichtigung von Slang, Emojis
- Zeitreihen & Prognose — Herausforderung: Erstellung kalibrierter probabilistischer 30-Tage-Nachfrageprognosen pro SKU-Filial-Paar, die Feiertage und Werbeaktionen
- Training, Verteiltes Training & Hyperparameter-Optimierung — undefined
- Deployment, Inferenz & Serving (ML-Implementierung & Betrieb) — Herausforderung: Bereitstellung von Vorhersagen mit geringer Latenz für ein gleitendes 10-Minuten-Ereignisfenster, Unkenntlichmachen von PII vor
- Sicherheit, Datenschutz & Compliance — Herausforderung: Gewährleisten Sie eine durchgängige Verschlüsselung und private Netzwerkverbindungen für Training und Hosting, beschränken Sie
- MLOps, Monitoring, Labeling & Model Governance — Herausforderung: Bereitstellung einer Anomalieerkennung mit geringer Latenz an entfernten Standorten bei unterbrochener Konnektivität, während
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