AWS Machine Learning Specialty MLS-C01 — Руководство по подготовке
Практикуйтесь во время обучения. Каждая тема соответствует реальным экзаменационным вопросам с проверенными ответами в центре экзаменов Amazon, либо пройдите весь экзамен в тестах на время на ExamRoll.io.
Это руководство подробно разбирает каждый домен MLS-C01. Выберите домен, чтобы углубиться, или изучайте их по порядку.
Домены
- Инженерия данных и инженерия признаков — Задача: Преобразовать потоковые события кликов в формате CSV в Parquet в S3 с поддержкой эволюции схемы, создавать надежные векторы признаков для
- Исследовательский анализ данных и визуализация — Задача: Определить сегменты клиентов, которые с наибольшей вероятностью уйдут (churn) в ближайшие шесть месяцев, и настроить мониторинг для
- Моделирование — с учителем и без учителя (классическое ML) — Задача: Определить реализуемые сценарии использования моделей с учителем и без учителя, а также недорогой конвейер для обучения начальных моделей
- Глубокое обучение и компьютерное зрение — Задача: Создать и развернуть точную модель для подсчета людей в очереди с низкой задержкой, которая соблюдает требования безопасности данных
- Обработка естественного языка и речи — Задача: Выявить наиболее обсуждаемые темы из зашумлённых, часто коротких комментариев, обрабатывая при этом сленг, эмодзи и тысячи имён
- Временные ряды и прогнозирование — Задача: Создавать откалиброванные 30-дневные вероятностные прогнозы спроса для каждой пары SKU-магазин, которые учитывают праздники и акции,
- Обучение, распределенное обучение и оптимизация гиперпараметров — undefined
- Развертывание, вывод и обслуживание (внедрение и эксплуатация ML) — Задача: Обеспечить прогнозирование с низкой задержкой на основе скользящего 10-минутного окна событий, скрывать PII перед обучением модели,
- Безопасность, конфиденциальность и соответствие требованиям — Задача: Обеспечить сквозное шифрование и частную сетевую среду для обучения и хостинга, ограничить скачивание образов только утверждёнными
- MLOps, мониторинг, разметка данных и управление моделями — Задача: Обеспечить обнаружение аномалий с низкой задержкой на удаленных объектах при прерывистом подключении, одновременно собирая телеметрию для
Готовы практиковаться?
- Просмотрите все вопросы с проверенными ответами → — бесплатно, с объяснениями.
- Начните тесты на время на ExamRoll.io → — полная база вопросов, более чем на 20 языках.
Pass the whole exam — not just this question
You found this answer. Get every verified question and explanation in one place, and save hours of prep. Free to start.
Сдайте экзамен →