آموزش ماشین گواهی AWS - امتحانات تخصصی [جدید]

به دوره امتحانات تمرین نهایی برای تخصص یادگیری ماشین دارای گواهینامه AWS (MLS-C01) خوش آمدید!

آماده شدن برای آزمون MLS-C01 تخصص یادگیری ماشین دارای گواهی AWS؟ این دوره منبع نهایی شماست که با دقت طراحی شده تا موفقیت شما را تضمین کند. آزمون‌های عملی ما که توسط کارشناسان پیشرو صنعت با تجربه گسترده در AWS و یادگیری ماشینی طراحی شده‌اند، ساختار و دشواری آزمون واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند. هر سوال از ابتدا طراحی شده است تا درک شما را به چالش بکشد و درک شما را تقویت کند، با توضیحات دقیق و "هشدارهای امتحان" تکمیل شده است تا به شما کمک کند تا در پیچیدگی های خدمات یادگیری ماشینی AWS پیمایش کنید.

چرا این آزمون تمرینی را انتخاب کنید؟

• شبیه سازی واقع گرایانه: با یک امتحان تمرینی کامل و 65 سوالی که نشان دهنده آزمون واقعی در سبک، دشواری و محتوا است، بپردازید.

• پوشش جامع: تسلط بر حوزه های ضروری - مهندسی داده، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، مدل سازی، و عملیات پیاده سازی یادگیری ماشین.

• تسلط AWS ML: فراتر از خدمات AWS مانند SageMaker و Rekognition بروید و دانش خود را در مورد علم داده، مهندسی ویژگی ها و تنظیم مدل عمیق تر کنید.

• توضیحات مفصل: از توضیحات عمیق برای هر سؤال بهره مند شوید، به شما کمک می کند مفاهیم را به طور کامل درک کنید و از اشتباهات در امتحان واقعی جلوگیری کنید.

• در وقت خود صرفه جویی کنید: با آماده شدن با آزمون تمرینی ما که سه برابر طولانی تر از آزمون رسمی رسمی AWS و مقرون به صرفه تر است، از خطر شکست در امتحان واقعی جلوگیری کنید.

امتحانات عملی ما موضوعات کلیدی را پوشش می دهد:

• پشته AWS AI ML: مروری بر خدمات هوش مصنوعی و ML AWS.

• خدمات پشتیبانی از پشته AWS: خدمات اساسی که پروژه‌های یادگیری ماشین را بهبود می‌بخشد.

• درک تجاری: همسو کردن ابتکارات یادگیری ماشینی با اهداف تجاری.

• چارچوب‌بندی یک مشکل یادگیری ماشینی: ساختار و تعریف مؤثر مسائل ML.

• جمع آوری داده ها: تکنیک هایی برای جمع آوری داده های مرتبط.

• آماده سازی داده ها: روش هایی برای آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل.

• مهندسی ویژگی: ایجاد و انتخاب ویژگی‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل.

• آموزش مدل: بهترین روش‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین.

• ارزیابی مدل: ارزیابی عملکرد مدل و ایجاد بهبودهای لازم.

• استقرار مدل و استنتاج: استقرار مدل‌ها و ایجاد پیش‌بینی.

• یکپارچه سازی برنامه: ادغام مدل های ML در برنامه ها.

• ستون تعالی عملیاتی برای ML: تضمین برتری در گردش کار ML.

• ستون امنیتی: ایمن سازی مدل ها و داده های ML.

• ستون قابلیت اطمینان: ایجاد راه حل های قابل اعتماد ML.

• ستون کارایی عملکرد برای ML: بهینه سازی عملکرد سیستم ML.

• ستون بهینه سازی هزینه برای ML: مدیریت موثر هزینه ها در پروژه های ML.

  
  

اکنون ثبت نام کنید و آمادگی امتحان خود را با این آزمون تمرینی جامع بالا ببرید—کلید شما برای تسلط بر MLS-C01!

این امتحان فقط برای قبولی نیست. این در مورد به دست آوردن درک عمیق از مطالب برای برتری در حرفه شما است.