آموزش AWS دارای گواهینامه مهندس یادگیری ماشین، دانشیار PRACTICE

"این آزمون تمرینی شامل 6 بخش است که هر بخش شامل 65 سوال است و تمام موضوعات موجود در آزمون گواهینامه را پوشش می دهد."

گواهینامه مهندس یادگیری ماشین خبره AWS - Associate برای افرادی طراحی شده است که بر ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (ML) در AWS تمرکز دارند. این گواهینامه مهارت در مفاهیم یادگیری ماشین مانند آماده سازی داده ها، مهندسی ویژگی، آموزش مدل، و تنظیم عملکرد، و همچنین استقرار و حفظ راه حل های ML را در مقیاس تایید می کند. در اینجا به تفکیک عناصر دوره اصلی و زمینه‌های مهارتی پرداخته شده است:

1. مهندسی داده و جذب

• تاکید بر پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی

• کار عملی با سرویس‌های AWS مانند AWS Glue، Amazon S3، و Athena برای تمیز کردن داده‌ها، تبدیل، و وظایف انتقال

• درک دریاچه های داده و هضم داده های ساخت یافته، به ویژه برای مجموعه داده های بزرگ

2. آموزش و تیونینگ مدل

• استفاده از Amazon SageMaker برای آموزش مدل، تنظیم و بهینه سازی هایپرپارامتر

• تسلط به الگوریتم‌ها (مانند XGBoost، یادگیرنده خطی، جنگل تصادفی) و معیارهای ارزیابی (مانند دقت، یادآوری، دقت) برای آموزش مدل‌های قوی ضروری است

• آشنایی با تنظیم فراپارامتر، معیارهای عملکرد، و تعصب مدل مدیریت

3. استقرار مدل و عملیات

• استقرار و مدیریت مدل‌ها با استفاده از خدمات SageMaker مانند Model Registry و Model Monitor

• مهارت در پیکربندی مدل‌ها برای استنتاج، استفاده از استقرار زمان واقعی و دسته‌ای، و درک گزینه‌ها برای استقرار خطوط لوله ML مقیاس‌پذیر

• ملاحظات امنیتی برای استقرار، از جمله پیکربندی‌های IAM و شیوه‌های امنیتی VPC

4. خطوط لوله اتوماسیون و یادگیری ماشین

• ادغام یادگیری ماشین در گردش کار خودکار

• آشنایی با سرویس‌هایی مانند AWS Step Functions و SageMaker Pipelines برای ساده‌سازی فرآیندهای ML از انتقال داده تا استقرار

5. هوش مصنوعی مسئول و هوش مصنوعی

• موضوعات هوش مصنوعی مسئول، از جمله قابلیت توضیح مدل و تشخیص سوگیری با استفاده از SageMaker Clarify

• مقدمه ای بر هوش مصنوعی، مدل های پایه، و خدماتی مانند AWS Bedrock

فرم آزمون و مهارت های مورد نیاز

این امتحان دارای سؤالاتی است که عملی و کاربردی هستند، با تمرکز بر پیکربندی های دنیای واقعی، تجزیه و تحلیل مطالعه موردی، و درک سناریوهای پیچیده مربوط به مدیریت چرخه عمر مدل ML در AWS. AWS تجربه عملی با SageMaker و ابزارهای مرتبط AWS ML و همچنین مهارت در علم داده و مفاهیم ML را توصیه می‌کند.

این گواهینامه در سطح همکار به عنوان پایه ای قوی برای متخصصان علاقه مند به یادگیری ماشین، مهندسی داده، و استقرار مدل در اکوسیستم AWS عمل می کند.

برای اطلاعات بیشتر و منابع آماده سازی، از جمله نکات مطالعه و محتوای توصیه شده AWS Skill Builder، منابع آموزشی رسمی و راهنمای شخص ثالث AWS را بررسی کنید.