AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 — Çalışma kılavuzu
Öğrenirken pratik yapın. Her kavram, Amazon sınav merkezindeki doğrulanmış cevaplara sahip gerçek sınav sorularıyla eşleşir; ya da ExamRoll.io‘daki süreli deneme sınavlarıyla tüm sınavı baştan sona çalışın.
Bu kılavuz her MLA-C01 alanını derinlemesine ele alır. Derinleşmek için bir alan seçin veya sırayla ilerleyin.
Alanlar
- Veri Mühendisliği ve Özellik Mühendisliği — ML için veri mühendisliği, sızıntıyı ve operasyonel yükü en aza indirirken model eğitimi ve çıkarım için tekrarlanabilir, denetlenebilir girdiler
- Model Eğitimi ve Hiperparametre Optimizasyonu — Amazon SageMaker’de model eğitimi, konteynerize edilmiş eğitim kodunu, işlem kaynaklarını, kalıcı depolamayı ve isteğe bağlı dağıtık iletişim
- Model Değerlendirmesi ve Seçimi — Doğru model değerlendirmesi, iş hedefine ve sınıf/etiket özelliklerine uygun metriklerin seçilmesiyle başlar. İkili sınıflandırma için, kesinlik
- Model Dağıtımı ve Çıkarım — Sunucusuz Çıkarım (Serverless Inference), örnek (instance) yönetimini ortadan kaldırır ve her bir ProductionVariant için MemorySizeInMB ve
- MLOps ve Model Yaşam Döngüsü Yönetimi — AWS’te model yaşam döngüsü yönetimi, modelleri denetlenmiş bir soyağacına, otomatikleştirilmiş yükseltme kapılarına ve tekrarlanabilir işlem
- Model İzleme ve Gözlemlenebilirlik — Temeller genellikle eğitim (ve doğrulama) verilerinin temsili bir anlık görüntüsünden, tanımlayıcı istatistikler ve kısıt dosyaları kullanılarak
- Güvenlik, Yönetişim ve Uyumluluk — Geçici geliştirici erişimi ve insan onayları için, uzun ömürlü IAM kullanıcı anahtarları yerine AWS STS aracılığıyla üstlenilen ve kısa ömürlü kimlik
- Üretken Yapay Zeka ve Temel Modeller — Temel modeller, genel amaçlı dil, görüntü veya çok modlu temsiller sağlayan, genellikle transformer tabanlı, büyük, önceden eğitilmiş ağlardır.
- ML İş Yükleri için Maliyet Optimizasyonu — Operasyonel teknikler bu araçları pratiğe dönüştürür. Eğitim işlem maliyetlerini on-demand’e kıyasla %70’e kadar azaltmak için checkpointing ile
- Bilgisayarlı Görü, NLP ve Özelleştirilmiş ML — Model oluşturma seçenekleri, özelleşmiş AWS servisleriyle eşleşir: Amazon SageMaker, yerleşik algoritmalar (XGBoost, Linear Learner, Random Cut
Pratiğe hazır mısınız?
- Doğrulanmış cevaplarla tüm sorulara göz atın → — ücretsiz, açıklamalarla.
- ExamRoll.io’da süreli deneme sınavlarına başlayın → — eksiksiz soru bankası, 20’den fazla dilde.
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.
Sınavınızı geçin →