AWS Machine Learning Specialty MLS-C01 — 學習指南
邊學邊練。 每個概念都對應 Amazon 考試中心中附有驗證解答的真實考題，或在 ExamRoll.io 上透過限時練習演練整場考試。
本指南深入講解每個 MLS-C01 領域。選擇一個領域深入學習，或依序逐一學習。
領域
- 資料工程與特徵工程 — 挑戰： 將串流的 CSV 點擊事件轉換為 S3 中的 Parquet 格式並支援結構演進 (schema evolution)，為推薦模型產生可靠的特徵向量，並確保管線能夠擴展，而無需將數 GB
- 探索性資料分析與視覺化 — 挑戰：
- 模型建立 — 監督式與非監督式 (經典 ML) — 挑戰：
- 深度學習與電腦視覺 — 挑戰： 建立並部署一個準確、低延遲的排隊計數模型，此模型需尊重資料安全性（私有
- 自然語言處理與語音 —
- 時間序列與預測 — 挑戰： 針對每個 SKU-商店組合，產生經過校準的 30 天機率性需求預測，此預測需考量假日和促銷活動、處理許多 SKU
- 訓練、分散式訓練與超參數最佳化 — undefined
- 部署、推論與服務 (ML 實作與維運) — undefined
- 安全性、隱私權與合規性 — 挑戰：
- MLOps、監控、標註與模型治理 — 挑戰： 在連線不穩定時，於遠端站點提供低延遲的異常偵測，同時在沒有 Direct Connect
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