AWS Machine Learning Specialty MLS-C01 — Guida allo studio
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Questa guida copre in profondità ogni dominio del MLS-C01. Scegli un dominio per approfondire, oppure affrontali in ordine.
I domini
- Ingegneria dei dati e ingegneria delle feature — Sfida: Convertire gli eventi di click in formato CSV provenienti da uno stream in formato Parquet su S3, gestendo l’evoluzione dello schema;
- Analisi esplorativa dei dati e visualizzazione — Sfida: Identificare i segmenti di clienti con la più alta probabilità di abbandono (churn) nei prossimi sei mesi e implementare un monitoraggio
- Modellazione — Supervisionata e non supervisionata (ML classico) — Sfida: Identificare casi d’uso supervisionati/non supervisionati fattibili e una pipeline a basso costo per l’addestramento di modelli iniziali
- Deep Learning e Computer Vision — Sfida: Costruire e distribuire un modello per il conteggio delle code che sia accurato, a bassa latenza, che rispetti la sicurezza dei dati (S3
- Elaborazione del linguaggio naturale e del parlato — Sfida: Identificare gli argomenti più discussi da commenti rumorosi e spesso brevi, gestendo al contempo slang, emoji e migliaia di nomi propri
- Serie temporali e previsione — Sfida: Produrre previsioni probabilistiche della domanda a 30 giorni, calibrate per ogni coppia SKU-negozio, che tengano conto di festività e
- Addestramento, addestramento distribuito e ottimizzazione degli iperparametri — Sfida: Prevedere migliaia di serie storiche con cronologie lunghe e importanza sbilanciata (l’esaurimento scorte costa più dell’eccesso di
- Deployment, inferenza ed erogazione (Implementazione e operazioni di ML) — Sfida: Fornire previsioni a bassa latenza su una finestra mobile di eventi di 10 minuti, oscurare le PII prima dell’addestramento del modello,
- Sicurezza, privacy e conformità — Sfida: Garantire la crittografia end-to-end e il networking privato per l’addestramento e l’hosting, limitare il pull delle immagini ai ruoli
- MLOps, monitoraggio, etichettatura e governance dei modelli — Sfida: Fornire il rilevamento di anomalie a bassa latenza presso siti remoti quando la connettività è intermittente, raccogliendo al contempo la
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