امتحانات تمرینی: AWS Machine Learning Engineer Associate Cert

آیا برای مهندس AWS دارای گواهینامه یادگیری ماشین - همکار (MLA-C01) آماده می شوید؟ این دوره امتحانات تمرینی است که به شما برتری می دهد .

این آزمون‌های تمرینی توسط استفان ماریک و آبیشک سینگ نوشته شده‌اند که تجربه جمعی خود را از گذراندن 18 گواهینامه AWS روی میز آورده‌اند.

لحن و مضمون سوالات امتحان واقعی را تقلید می کند. همراه با توضیحات دقیق و "هشدار امتحان" ارائه شده در توضیحات، ما همچنین به طور گسترده به اسناد AWS ارجاع داده ایم تا شما را در مورد تمام حوزه های دامنه ای که برای آزمون MLA-C01 مورد آزمایش قرار می گیرند، با سرعت آشنا کنیم.

ما از شما می خواهیم که این دوره را به عنوان آخرین پیت استاپ در نظر بگیرید تا بتوانید با اطمینان کامل از خط پیروزی عبور کنید و گواهینامه AWS را دریافت کنید! به روند ما اعتماد کنید، شما در دستان خوبی هستید.

همه سوالات از ابتدا نوشته شده اند! سوالات بیشتری بر اساس بازخورد دانش آموز اضافه می شود!

یک امتحان تمرینی گرم‌آپ و یک امتحان تمرینی کامل با کیفیت بالا دریافت خواهید کرد تا برای صدور گواهینامه خود آماده شوید.

کیفیت به خودی خود صحبت می کند:

نمونه سوال:

شما به عنوان یک دانشمند داده در یک شرکت خدمات مالی کار می کنید که وظیفه آن توسعه یک مدل پیش بینی ریسک اعتباری است. پس از آزمایش با چندین مدل، از جمله رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، و ماشین‌های بردار پشتیبان، متوجه می‌شوید که هیچ یک از مدل‌ها به صورت جداگانه به سطح مطلوبی از دقت و استحکام نمی‌رسند. هدف شما بهبود عملکرد کلی مدل با ترکیب این مدل‌ها به‌گونه‌ای است که از نقاط قوت آن‌ها و در عین حال به حداقل رساندن نقاط ضعف آن‌ها استفاده کند.

با توجه به این سناریو، کدام یک از رویکردهای زیر محتمل‌ترین گزینه برای بهبود عملکرد مدل است؟

1. از یک مجموعه رای گیری ساده استفاده کنید، که در آن پیش بینی نهایی بر اساس اکثریت رای از مدل های رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان است

2. تقویت را با آموزش متوالی انواع مدل‌ها - رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری، و ماشین‌های بردار پشتیبان - که در آن هر مدل جدید خطاهای مدل‌های قبلی را تصحیح می‌کند، اجرا کنید

3. استفاده از انباشته کردن، که در آن پیش‌بینی‌های رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان به‌عنوان ورودی برای یک متا مدل، مانند جنگل تصادفی، برای پیش‌بینی نهایی استفاده می‌شوند

4. از کیسه‌بندی استفاده کنید، جایی که انواع مدل‌ها - رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری، و ماشین‌های بردار پشتیبان - بر روی زیر مجموعه‌های مختلف داده‌ها آموزش داده می‌شوند و پیش‌بینی‌های آن‌ها برای تولید نتیجه نهایی میانگین می‌شوند

حدس شما چیست؟ برای پاسخ به زیر بروید.

صحیح: 3

توضیح:

گزینه صحیح:

استفاده از انباشته کردن، جایی که پیش‌بینی‌های رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری، و ماشین‌های بردار پشتیبان به‌عنوان ورودی به یک متا مدل، مانند جنگل تصادفی، برای پیش‌بینی نهایی استفاده می‌شوند

در کیسه‌بندی، دانشمندان داده دقت یادگیرندگان ضعیف را با آموزش چند نفر از آنها به طور همزمان بر روی مجموعه داده‌های متعدد بهبود می‌بخشند. در مقابل، تقویت، زبان آموزان ضعیف را یکی پس از دیگری آموزش می دهد.

پشته‌سازی شامل آموزش یک مدل متا بر روی پیش‌بینی چندین مدل پایه است. این رویکرد می تواند عملکرد را به طور قابل توجهی بهبود بخشد زیرا مدل فرا می آموزد که از نقاط قوت هر مدل پایه و در عین حال جبران نقاط ضعف آنها استفاده کند.

برای مورد استفاده معین، استفاده از یک متا مدل مانند یک جنگل تصادفی می‌تواند به ثبت روابط بین پیش‌بینی‌های رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبانی کمک کند.

<تصویر مرجع راه حل

گزینه های نادرست:

از یک مجموعه رای گیری ساده استفاده کنید، که در آن پیش بینی نهایی بر اساس اکثریت رای از مدل های رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان است - مجموعه رای گیری روشی ساده برای ترکیب مدل ها است و می تواند عملکرد را بهبود بخشد. با این حال، معمولاً تعاملات پیچیده بین مدل‌ها را به‌اندازه انباشتن به طور مؤثر نشان نمی‌دهد.

تقویت را با آموزش انواع مختلف مدل‌ها به‌طور متوالی پیاده‌سازی کنید - رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری، و ماشین‌های بردار پشتیبان - که در آن هر مدل جدید خطاهای قبلی را تصحیح می‌کند - تقویت یک تکنیک قدرتمند برای بهبود عملکرد مدل توسط مدل‌های آموزش متوالی است. که در آن هر مدل بر اصلاح خطاهای قبلی تمرکز می کند. با این حال، معمولاً به جای ترکیب انواع مختلف مدل‌ها، یک مدل پایه، مانند درخت‌های تصمیم (مانند XGBoost) را شامل می‌شود.

از بسته‌بندی استفاده کنید، جایی که انواع مدل‌ها - رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری، و ماشین‌های بردار پشتیبان - روی زیرمجموعه‌های مختلف داده‌ها آموزش داده می‌شوند و پیش‌بینی‌های آن‌ها برای تولید نتیجه نهایی میانگین می‌شوند - Bagging، مانند تقویت، موثر است. برای کاهش واریانس و بهبود پایداری مدل‌ها، به‌ویژه برای مدل‌های با واریانس بالا مانند درخت‌های تصمیم. با این حال، معمولاً شامل آموزش چندین نمونه از یک نوع مدل (مانند درختان تصمیم در جنگل‌های تصادفی) به جای ترکیب انواع مختلف مدل‌ها می‌شود.

<با پیوندهای مرجع متعدد از اسناد AWS

مربی

اسم من استفان مارک است، من علاقه زیادی به رایانش ابری دارم و در این دوره مربی شما خواهم بود. من در مورد گواهینامه های AWS آموزش می دهم و بر کمک به دانش آموزانم برای بهبود مهارت های حرفه ای خود در AWS تمرکز می کنم.

من قبلاً به بیش از 2,500,000 دانش‌آموز آموزش داده‌ام و بیش از 800,000 نظر در طول حرفه‌ام در طراحی و ارائه این گواهی‌ها و دوره‌ها دریافت کرده‌ام!

من خوشحالم که از آبیشک سینگ به عنوان مربی مشترکم برای این امتحانات تمرینی استقبال می کنم!

به بهترین آزمون‌های تمرینی خوش آمدید تا به شما کمک کند برای آزمون مهندس یادگیری ماشین خبره AWS 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 مربیان پشتیبانی می‌کنید

• هر سوال یک توضیح مفصل دارد

• سازگار با تلفن همراه 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 مهندس AWS دارای گواهینامه یادگیری ماشین - آزمون کاردانی!