AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 — Guida allo studio
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Questa guida copre in profondità ogni dominio del MLA-C01. Scegli un dominio per approfondire, oppure affrontali in ordine.
I domini
- Ingegneria dei dati e ingegneria delle feature — L’ingegneria dei dati per il ML consiste nel produrre input riproducibili e verificabili per l’addestramento e l’inferenza dei modelli, minimizzando
- Addestramento del modello e ottimizzazione degli iperparametri — L’addestramento di modelli in Amazon SageMaker è un processo orchestrato che combina codice di addestramento containerizzato, risorse di calcolo,
- Valutazione e selezione del modello — Una valutazione accurata del modello inizia con la selezione di metriche che corrispondono all’obiettivo di business e alle caratteristiche delle
- Deployment del modello e inferenza — L’inferenza Serverless elimina la gestione delle istanze ed è configurata a livello di endpoint con una ServerlessConfig che specifica MemorySizeInMB
- MLOps e gestione del ciclo di vita del modello — La gestione del ciclo di vita del modello (model lifecycle management) in AWS si concentra sul trattamento dei modelli come artefatti versionati con
- Monitoraggio del modello e osservabilità — Le baseline sono tipicamente generate da uno snapshot rappresentativo dei dati di addestramento (e validazione) utilizzando statistiche descrittive e
- Sicurezza, governance e conformità — Per l’accesso temporaneo degli sviluppatori e le approvazioni umane, preferisci ruoli IAM assunti tramite AWS STS con credenziali a breve termine
- IA generativa e modelli fondazionali — I modelli di base (foundation model) sono grandi reti pre-addestrate, tipicamente basate su architettura transformer, che forniscono rappresentazioni
- Ottimizzazione dei costi per carichi di lavoro ML — Le tecniche operative traducono queste leve in pratica. Utilizza il training gestito con istanze Spot (managed Spot training) con checkpointing per
- Visione artificiale, NLP e ML specializzato — Le scelte per la creazione di modelli corrispondono a servizi AWS specializzati: Amazon SageMaker offre algoritmi integrati (XGBoost, Linear Learner,
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