آموزش امتحانات گواهینامه مهندسی ماشین یادگیری ابری گوگل

آیا برای آزمون گواهینامه مهندسی ماشین یادگیری حرفه ای Google Cloud آماده می شوید؟ شما به مقصد عالی رسیده اید تا آمادگی خود را با تست های تمرینی سفارشی ما ارزیابی کنید.

با آخرین نسخه 2023 Google Cloud Professional Machine Learning، به مجموعه گسترده ای از شبیه سازی های امتحانی و بخش های پرسش و پاسخ دسترسی خواهید داشت. هر جزء همراه با توضیحات عمیق است و با ارجاع به اسناد رسمی GCP پشتیبانی می شود. این دوره فراتر از دانش نظری پایه است و تمرینات دقیقی را ارائه می دهد که شما را در سناریوهای عملی غوطه ور می کند. این رویکرد عملی شما را قادر می‌سازد تا یادگیری خود را به کار ببرید و نکات ضروری یادگیری ماشین را در محیط ابری درک کنید.

آزمون‌های ما تخصص شما را در ایجاد راه‌حل‌های یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر و بسیار قابل اعتماد با استفاده از ابزارهای قدرتمند Google Cloud، با پیروی از بهترین استانداردهای صنعت، ارزیابی می‌کنند.

دستیابی به این گواهینامه، مهارت شما را در توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی پیچیده در محیط ابری برجسته می‌کند. این نشان دهنده مهارت شما در انتخاب ابزارهای مناسب برای یادگیری ماشینی، استفاده از خدمات ابری، و به کارگیری تکنیک های پیشرفته پردازش داده است.

چرا این ضروری است؟ جایگاه حرفه ای شما را بالا می برد. افراد ماهر در این زمینه ها در بازار فعلی بسیار مورد توجه هستند.

در این دوره، مجموعه‌ای از آزمون‌های تمرینی را ارائه می‌دهیم که شامل سؤالات اساسی است که هر مهندس یادگیری ماشینی باید به آن تسلط داشته باشد، همراه با سؤالات خاص‌تر. این چیزی است که می توانید انتظار داشته باشید:

• 166 سوال متمایز و درجه یک.

• توضیحات جامع برای پاسخ‌های درست و نادرست.

• اطلاعات آماری در مورد بهترین شیوه های صنعت، تکمیل شده با ارجاع به اسناد رسمی Google.

به‌خصوص، منابع ما سؤالات «مطالعات موردی» را که اکنون منسوخ شده‌اند، که Google رسماً از امتحان حذف کرده است، در بر نمی‌گیرد.

ما محتوای خود را با دقت ساخته‌ایم تا درک شما را عمیق‌تر کنیم و شما را برای موفقیت با مطالب کامل خود آماده کنیم.

بنابراین، دست به کار شوید. سفر خود را آغاز کنید و دانش یادگیری ماشین خود را با امتحانات تمرینی ما به چالش بکشید!

کیفیت به خودی خود صحبت می کند..

نمونه سوال:

به‌عنوان یک مهندس ML در یک زنجیره خرده‌فروشی عمده مواد غذایی با فروشگاه‌هایی در مناطق مختلف، وظیفه ایجاد یک مدل پیش‌بینی موجودی را بر عهده دارید. این مدل دارای ویژگی هایی مانند منطقه، مکان فروشگاه، تقاضای تاریخی و محبوبیت فصلی است. شما قصد دارید الگوریتم یادگیری خود را روزانه بر اساس داده های موجودی جدید به روز کند.

کدام الگوریتم برای ساخت این مدل مناسب‌تر است؟

A. طبقه بندی

B. یادگیری تقویتی

C. شبکه های عصبی مکرر (RNN)

D. شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

حدس شما چیست؟ برای پاسخ به زیر بروید...

توضیح

پاسخ‌های نادرست:

الف. طبقه بندی

این روش داده ها را به کلاس ها دسته بندی می کند. پیش‌بینی موجودی، که معمولاً شامل پیش‌بینی مقادیر یا روند است، در چارچوب طبقه‌بندی نمی‌شود.

ب. یادگیری تقویتی

این رویکرد شامل یادگیری اقدامات بهینه از طریق آزمون و خطا است که در درجه اول در فرآیندهای تصمیم گیری استفاده می شود. این استاندارد برای پیش‌بینی موجودی نیست، که عموماً بر الگوهای داده‌های تاریخی به جای یادگیری تعاملی متکی است.

D. شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

سی‌ان‌ان‌ها عمدتاً برای پردازش و تحلیل تصویر استفاده می‌شوند، که با انواع داده‌ها (مانند شماره‌های فروش، مکان و غیره) که در مدل‌های پیش‌بینی موجودی استفاده می‌شوند، همسو نیست.

پاسخ صحیح

ج. شبکه های عصبی مکرر (RNN)

RNNها برای داده‌های متوالی، مانند سری‌های زمانی، مؤثر هستند، که آنها را برای مدل‌های پیش‌بینی موجودی که بر تقاضای تاریخی و روندهای فصلی متکی هستند، مناسب می‌سازد.

با توجه به این ملاحظات، شبکه‌های عصبی مکرر C. (RNN) مناسب‌ترین انتخاب برای ساخت این مدل خواهد بود، به‌ویژه به دلیل کارایی آنها در مدیریت داده‌های متوالی و سری زمانی.

مرجع:

آشنایی با شبکه های RNN و LSTM

5 نکته که باید در مورد یادگیری تقویتی بدانید

به بهترین امتحانات تمرینی خوش آمدید تا به شما کمک کند برای امتحان مهندس یادگیری ماشین حرفه ای Google خود آماده شوید.

• می توانید هر چند بار که بخواهید در امتحانات شرکت کنید

• این یک بانک سؤال اصلی بزرگ است

• اگر سؤالی دارید، از مربی پشتیبانی می‌کنید

• هر سوال یک توضیح مفصل دارد

• سازگار با موبایل با برنامه Udemy

• 30 روز ضمانت بازگشت وجه در صورت نارضایتی

امیدواریم تا کنون متقاعد شده باشید! و سوالات بسیار بیشتری در داخل دوره وجود دارد.

یادگیری مبارک و بهترین موفقیت برای امتحان مهندس یادگیری ماشین حرفه ای Google شما!