آزمون های عملی | یادگیری ماشین حرفه ای گوگل (GCP)

آیا خود را برای آزمون گواهینامه مهندسی ماشین یادگیری حرفه ای Google Cloud آماده می کنید؟ شما مکان مناسبی را برای ارتقای آمادگی خود پیدا کرده اید!

آزمون‌های تمرینی با دقت طراحی شده ما برای کمک به ارزیابی دانش خود و اطمینان از آمادگی برای انجام امتحان با اطمینان طراحی شده‌اند. به‌روزرسانی شده تا آخرین نسخه 2024 آزمون یادگیری ماشین حرفه‌ای Google Cloud را منعکس کند، این دوره مجموعه گسترده‌ای از شبیه‌سازی‌های آزمون در دنیای واقعی و بخش‌های پرسش و پاسخ دقیق را ارائه می‌دهد.

امتحانات تمرینی شامل توضیحات عمیق پاسخ‌های صحیح و نادرست است که با ارجاع به اسناد رسمی Google Cloud پشتیبانی می‌شود. این رویکرد فراتر از دانش نظری است و سناریوهای عملی را ارائه می‌کند که شما را به چالش می‌کشد تا آنچه را که آموخته‌اید در محیط‌های یادگیری ماشین مبتنی بر ابر به کار ببرید.

با شرکت در این آزمون‌های تمرینی، مهارت‌های خود را در موارد زیر تقویت خواهید کرد:

• ساخت راه‌حل‌های یادگیری ماشینی قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزار Google Cloud.

• انتخاب سرویس‌های ابری مناسب و تکنیک‌های پیشرفته پردازش داده برای برآورده کردن الزامات خاص ML.

• توسعه مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و حل مشکلات دنیای واقعی با استفاده از بهترین شیوه‌های صنعت.

چرا این گواهینامه ارزشمند است؟ گواهینامه مهندس حرفه‌ای یادگیری ماشین Google Cloud یک اعتبار معتبر است که تخصص شما را در توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی پیچیده در فضای ابری تأیید می‌کند. متخصصان معتبر در بازار کار بسیار مورد توجه هستند و اغلب در پروژه های پیشرفته هوش مصنوعی و ML در سراسر صنایع مشارکت دارند.

در این دوره، با انواع سؤالات تمرینی مواجه خواهید شد که از مفاهیم اساسی که هر مهندس ML باید به آن تسلط داشته باشد تا موضوعات پیشرفته تر را شامل می شود. در اینجا چیزی است که می توانید از تست های تمرینی ما انتظار داشته باشید:

• 300 سوال امتحانی منحصر به فرد و با کیفیت که سبک و دشواری امتحان رسمی را تقلید می کند.

• توضیحات مفصل برای پاسخ‌های صحیح و نادرست، به شما اطمینان می‌دهد که استدلال پشت هر پاسخ را کاملاً درک می‌کنید.

• بینش‌های صنعت و بهترین شیوه‌ها، با ارجاع واضح به اسناد رسمی Google، بنابراین می‌توانید مطمئن باشید که به‌روزترین و عملی‌ترین راه‌حل‌ها را یاد می‌گیرید.

• بدون محتوای منسوخ - ما سؤالات «مطالعات موردی» را که به طور رسمی توسط Google از آزمون حذف شده اند حذف کرده ایم.

محتوای ما با هدف تعمیق درک شما و آماده سازی شما برای موفقیت ساخته شده است. این امتحانات تمرینی شما را راهنمایی می‌کند تا در طراحی و استقرار راه‌حل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای قدرتمند Google Cloud مهارت کسب کنید.

بنابراین، شیرجه بزنید و سفر خود را به سمت صدور گواهینامه آغاز کنید. دانش یادگیری ماشین خود را بیازمایید و اطمینان لازم را برای قبولی در امتحان مهندس یادگیری ماشین حرفه ای Google بدست آورید!

نمونه سوال:

به عنوان یک مهندس ML در یک شرکت خرده فروشی بزرگ، وظیفه دارید مدلی بسازید که تقاضای محصول را بر اساس داده های تاریخی فروش، تبلیغات و عوامل خارجی مانند آب و هوا پیش بینی کند. شما تصمیم می گیرید مدلی را پیاده سازی کنید که بتواند به طور مداوم خود را با داده های جدید به صورت روزانه به روز کند.

کدام مدل برای این کار مناسب‌تر است؟

A. طبقه بندی
B. رگرسیون خطی
C. شبکه های عصبی مکرر (RNN)
D. شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

حدس شما چیست؟ برای پاسخ به پایین بروید…

توضیح:

پاسخ صحیح: ج. شبکه های عصبی تکراری (RNN)
RNN ها برای کارهایی که شامل داده های متوالی هستند، مانند پیش بینی سری های زمانی ایده آل هستند. آن‌ها می‌توانند از گام‌های زمانی گذشته برای پیش‌بینی مقادیر آینده بیاموزند و آن‌ها را برای مدل‌های پیش‌بینی تقاضا که نیاز به به‌روزرسانی مداوم با داده‌های جدید دارند، بسیار مناسب می‌سازد.

پاسخ های نادرست:
A. طبقه بندی - این تکنیک داده ها را به کلاس ها دسته بندی می کند. پیش‌بینی تقاضا، که یک کار رگرسیونی است، برای طبقه‌بندی مناسب نیست.
B. رگرسیون خطی - در حالی که رگرسیون خطی برای روابط ساده مفید است، مدل‌های پیچیده‌تر مانند RNN دینامیک زمانی در داده‌ها را به طور موثرتری ثبت می‌کنند.
D. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) – CNN‌ها عمدتاً در وظایف پردازش تصویر استفاده می‌شوند و معمولاً برای پیش‌بینی سری‌های زمانی اعمال نمی‌شوند.

با کار کردن روی سؤالاتی مانند این، بهتر برای امتحان آماده خواهید شد و درک عمیق تری از قابلیت های یادگیری ماشینی Google Cloud به دست خواهید آورد. درس خواندن مبارک!