آموزش [NEW][Practice Exams] دارای گواهی AWS Learning Machine MLA-C01

آیا خود را برای آزمون مهندس یادگیری ماشین گواهی شده AWS (MLA-C01) آماده می‌کنید؟ این دوره امتحانات عملی نهایی است که با دقت طراحی شده است تا به شما برتری لازم برای موفقیت را بدهد.

این دوره شامل شش آزمون عملی جامع و با کیفیت بالا است که متناسب با فرمت، لحن و پیچیدگی آزمون MLA-C01 واقعی است. ما سؤالات خود را طوری طراحی کرده‌ایم که با دشواری امتحان واقعی مطابقت داشته باشد تا درک شما را تقویت کنیم و اطمینان حاصل کنیم که کاملاً آماده هستید. بر این آزمون‌ها مسلط شوید، و نه تنها گواهینامه را پاس می‌کنید، بلکه این کار را با اطمینان و وضوح انجام می‌دهید!

چرا این دوره بهترین انتخاب شماست؟

6 آزمون کامل تمرینی
سوالاتی با دقت طراحی شده که دشواری آزمون واقعی AWS MLA-C01 را تکرار می‌کند و اطمینان می‌دهد که برای صدور گواهینامه کاملاً آماده هستید.

توضیحات کامل
هر سوال شامل توضیحات عمیقی است که به شما کمک می کند استدلال پشت پاسخ های صحیح و نادرست را درک کنید و اطمینان حاصل شود که مفاهیم کلیدی را به طور کامل درک می کنید.

شبیه سازی آزمون معتبر
امتحانات ما لحن، ساختار، و سطح دشواری آزمون واقعی گواهینامه MLA-C01 را دقیقاً تکرار می کند و شما را به تسلط بر مطالب مورد نیاز برای موفقیت سوق می دهد.

پوشش جامع دامنه
هر دامنه امتحانی، از جمله مهندسی داده، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، مدل سازی، استقرار و امنیت را پوشش می دهد تا اطمینان حاصل شود که برای روز صدور گواهینامه کاملاً آماده هستید.

بازپس گیری های نامحدود
برای تقویت دانش و افزایش اعتماد به نفس خود، هر چند وقت یکبار که لازم است تمرین کنید.

سازگار با موبایل
در حال حرکت با برنامه Udemy در هر زمان و هر مکان آماده شوید.

پشتیبانی مربی شخصی
سوالی دارید؟ مربیان ما اینجا هستند تا در هر مرحله به شما کمک کنند.

30 روز ضمانت بازگشت وجه
راضی نیستید؟ بازپرداخت کامل دریافت کنید، بدون سؤال.

کوپن بهترین قیمت: INSTRUCTOR

نمونه سوالات:

سوال 1
شما وظیفه دارید یک مدل یادگیری ماشینی را با استفاده از Amazon SageMaker پیاده سازی کنید و اطمینان حاصل کنید که مدل مستقر می تواند بارهای مختلف را به طور موثر اداره کند. در کنار SageMaker، کدام سرویس های AWS را باید ادغام کنید تا منابع را به صورت پویا تهیه کنید و مقیاس پذیری مقرون به صرفه را تضمین کنید؟

• A) AWS Lambda و AWS Auto Scaling
  توضیح: نادرست است. AWS Lambda برای اجرای توابع بدون سرور استفاده می‌شود و ممکن است مستقیماً برای مقیاس‌بندی نمونه‌های SageMaker که معمولاً به منابع محاسباتی پایدار و جامع‌تری نیاز دارند، مناسب نباشد. AWS Auto Scaling مستقیماً مقیاس‌بندی نقاط انتهایی مدل SageMaker را مدیریت نمی‌کند.

• B) Amazon EC2 و Amazon CloudWatch
  توضیح: نادرست. در حالی که آمازون EC2 منابع محاسباتی را ارائه می دهد و آمازون CloudWatch نظارت را ارائه می دهد، آنها مستقیماً راه حلی برای تأمین منابع پویا یا مقیاس خودکار نقاط انتهایی مدل SageMaker ارائه نمی دهند.

• C) AWS Auto Scaling و Amazon S3
  توضیح: نادرست. آمازون S3 برای ذخیره سازی استفاده می شود و به مکانیسم مقیاس بندی منابع محاسباتی در سناریوهای استقرار مدل SageMaker کمک نمی کند. AWS Auto Scaling به طور بومی با SageMaker برای مقیاس‌گذاری مستقیم نقطه پایانی ادغام نمی‌شود.

• D) AWS Auto Scaling و Amazon CloudWatch
  توضیح: صحیح است. Amazon CloudWatch می‌تواند معیارهای عملکرد نقطه پایانی SageMaker را نظارت کند و خط‌مشی‌های مقیاس‌بندی مدیریت شده توسط AWS Auto Scaling را برای تنظیم تعداد نمونه‌ها به صورت پویا، بر اساس معیارهای تعریف‌شده مانند استفاده از CPU یا تعداد درخواست، راه‌اندازی کند.

پاسخ صحیح: D

سوال 2
یک تیم یادگیری ماشینی در حال توسعه یک مدل پیش‌بینی برای کشف تقلب مالی است و خط لوله یادگیری ماشین خود را با استفاده از Amazon CodeGuru برای بررسی و بهینه‌سازی کد خودکار یکپارچه می‌کند. با توجه به ماهیت حساس داده ها، آنها همچنین به نظارت و امنیت مؤثر نیاز دارند. کدام ترکیبی از خدمات AWS باید با Amazon CodeGuru ادغام شود تا هم امنیت و هم نظارت عملیاتی را افزایش دهد؟

• A) AWS X-Ray و AWS Lambda
  توضیح: نادرست. AWS X-Ray و AWS Lambda به ترتیب برای ردیابی و اجرای برنامه‌های بدون سرور مفید هستند، اما نظارت امنیتی تخصصی مورد نیاز برای داده‌های مالی حساس را ارائه نمی‌کنند.

• B) Amazon Macie و Amazon CloudWatch
  توضیح: درست است. آمازون Macie یک سرویس امنیتی است که از یادگیری ماشینی برای کشف، طبقه بندی و محافظت خودکار داده های حساس استفاده می کند. CloudWatch قابلیت‌های نظارت قوی را برای ردیابی برنامه‌ها و استفاده از منابع ارائه می‌دهد و این ترکیب را برای این سناریو مناسب می‌کند.

• C) AWS Secrets Manager و AWS CodePipeline
  توضیح: نادرست. در حالی که AWS Secrets Manager به مدیریت اسرار مورد نیاز برنامه‌های شما کمک می‌کند، و AWS CodePipeline فرآیندهای انتشار شما را خودکار می‌کند، آن‌ها مستقیماً به نظارت امنیتی خاص یا نظارت عملیاتی مدل‌های یادگیری ماشین که در سناریو نیاز است، رسیدگی نمی‌کنند.

• D) Amazon Inspector و AWS CloudTrail
  توضیح: نادرست. Amazon Inspector برنامه‌ها را از نظر قرار گرفتن در معرض، آسیب‌پذیری‌ها و انحراف از بهترین شیوه‌ها ارزیابی می‌کند و AWS CloudTrail فعالیت کاربر و استفاده از API را ردیابی می‌کند. با این حال، آنها نظارت مستقیم بر داده های حساس یا تمرکز یکپارچه سازی شرح داده شده در سناریو را ارائه نمی دهند.

پاسخ صحیح: B

توجه: برای جزئیات بیشتر در مورد دوره ها و سوابق من، از وب سایت ما در صفحه مربی دیدن کنید.

در پایان این دوره، شما نه تنها برای قبولی در آزمون مهندس آموزش ماشین خبره AWS (MLA-C01) کاملاً آماده خواهید بود، بلکه دانش عملی و عملی در استقرار، مدیریت، و بهینه سازی راه حل های یادگیری ماشین در AWS.

در این سفر به ما بپیوندید و بیایید با هم به اهداف صدور گواهینامه AWS خود برسیم!