AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 — Guide d'étude
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Ce guide couvre en profondeur chaque domaine du MLA-C01. Choisissez un domaine pour approfondir, ou parcourez-les dans l’ordre.
Les domaines
- Ingénierie des données et ingénierie des caractéristiques — L’ingénierie des données pour le ML consiste à produire des entrées reproductibles et auditables pour l’entraînement et l’inférence des modèles, tout
- Entraînement de modèles et optimisation des hyperparamètres — L’entraînement de modèles dans Amazon SageMaker est un processus orchestré qui combine du code d’entraînement conteneurisé, des ressources de calcul,
- Évaluation et sélection de modèles — Une évaluation précise du modèle commence par la sélection de métriques qui correspondent à l’objectif métier et aux caractéristiques des classes /
- Déploiement de modèles et inférence — undefined
- MLOps et gestion du cycle de vie des modèles — La gestion du cycle de vie des modèles (MLOps) dans AWS consiste à traiter les modèles comme des artefacts versionnés avec une traçabilité auditée,
- Surveillance et observabilité des modèles — Les bases de référence sont généralement générées à partir d’un instantané représentatif des données d’entraînement (et de validation) à l’aide de
- Sécurité, gouvernance et conformité — Pour l’accès développeur éphémère et les approbations humaines, préférez les rôles IAM assumés via AWS STS avec des identifiants à durée de vie
- IA générative et modèles de fondation — Les modèles de fondation sont de grands réseaux pré-entraînés — généralement basés sur l’architecture transformer — qui fournissent des
- Optimisation des coûts pour les charges de travail ML — Les techniques opérationnelles mettent ces leviers en pratique. Utilisez l’entraînement Spot géré avec la création de points de contrôle pour réduire
- Vision par ordinateur, NLP et ML spécialisé — Les choix de construction de modèles correspondent à des services AWS spécialisés : Amazon SageMaker propose des algorithmes intégrés (XGBoost,
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