В [Hotcerts.com] мы понимаем ценность сертификатов AWS для профессионалов, которые хотят продвинуться по карьерной лестнице в индустрии облачных вычислений. Среди различных доступных сертификатов AWS сертификация AWS Machine Learning Specialty является одной из самых востребованных, поскольку она подтверждает навыки и знания, необходимые для разработки, развертывания и обслуживания решений машинного обучения на платформе AWS.

В этой статье мы поделимся нашим опытом и идеями о том, как подготовиться к сертификации по специализации AWS Machine Learning, уделив особое внимание наиболее актуальным темам и ресурсам, которые могут помочь вам добиться успеха. Мы предполагаем, что у вас есть некоторые базовые знания в области машинного обучения и AWS, но мы также предоставим некоторый контекст и рекомендации для тех, кто плохо знаком с этими темами.

Обзор сертификации специалистов AWS по машинному обучению

Прежде чем углубляться в детали сертификации, давайте сначала проясним, что она влечет за собой и почему это важно. Согласно AWS, сертификация по машинному обучению предназначена для «лиц, занимающихся разработкой или наукой о данных и имеющих один или несколько лет практического опыта разработки и развертывания решений машинного обучения на AWS». Сертификационный экзамен охватывает широкий круг тем, связанных с машинным обучением в AWS, включая подготовку данных, разработку функций, обучение моделей, оценку и развертывание, а также конкретные сервисы и инструменты AWS, такие как Amazon SageMaker, AWS Lambda и Amazon Redshift.

Получение сертификата AWS Machine Learning Specialty может продемонстрировать работодателям и клиентам, что вы глубоко понимаете принципы и лучшие практики машинного обучения в AWS и можете применять их в реальных сценариях. Это также может открыть новые возможности трудоустройства и увеличить ваш потенциальный доход.

Ключевые концепции и навыки для сертификации специалистов по машинному обучению AWS

Чтобы подготовиться к сертификации AWS Machine Learning Specialty, вам необходимо освоить несколько ключевых концепций и навыков, связанных с машинным обучением и AWS. Вот некоторые из наиболее важных:

Основы машинного обучения

Чтобы понять, как машинное обучение работает в AWS, вам необходимо иметь прочную основу в основах машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое обучение, регрессия и классификация, выбор и извлечение признаков, а также оценка моделей и тюнинг. Вы также должны быть знакомы с популярными алгоритмами и платформами машинного обучения, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, нейронные сети и TensorFlow.

Сервисы и инструменты AWS

AWS предоставляет широкий набор сервисов и инструментов, которые можно использовать для различных аспектов машинного обучения, таких как хранение данных, обработка данных, обучение моделей, развертывание моделей и мониторинг. Некоторые из наиболее важных для сертификации AWS Machine Learning Specialty включают в себя:

  • Amazon S3: масштабируемая и надежная служба хранения объектов, которую можно использовать для хранения и извлечения больших объемов данных.
  • Amazon SageMaker: полностью управляемая платформа для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом масштабе.
  • AWS Lambda: бессерверный сервис вычислений, который можно использовать для запуска кода в ответ на события, такие как предсказания моделей.
  • Amazon Redshift: быстрый и масштабируемый сервис хранилища данных, который можно использовать для хранения и анализа больших объемов данных.

Вы должны понимать возможности и ограничения каждой службы, а также то, как использовать их в сочетании для создания сквозных конвейеров машинного обучения.

Подготовка данных и проектирование признаков

Одним из самых трудоемких и важных шагов в машинном обучении является подготовка данных и разработка функций, которые включают очистку, преобразование и обогащение необработанных данных, чтобы сделать их пригодными для алгоритмов машинного обучения. Для этого требуется сочетание навыков обработки данных, таких как очистка данных, подстановка отсутствующих значений, обнаружение выбросов и масштабирование признаков, а также знание предметной области и творческий подход для извлечения значимых признаков из данных. Вы также должны быть знакомы с распространенными форматами данных и инструментами, такими как CSV, JSON, Pandas.

Обучение и оценка модели

После подготовки данных следующим шагом будет обучение и оценка моделей машинного обучения с использованием различных алгоритмов и методов. Вы должны иметь возможность выбирать подходящие модели на основе предметной области и характеристик данных, а также настраивать гиперпараметры и параметры регуляризации для оптимизации производительности моделей. Вы также должны иметь возможность использовать перекрестную проверку, контрольную проверку и другие методы для оценки моделей и предотвращения переобучения.

Развертывание модели и мониторинг

После того, как модели обучены и оценены, следующим шагом будет их развертывание в рабочей среде и отслеживание их производительности и поведения. Вы должны иметь возможность использовать сервисы AWS, такие как AWS Lambda, Amazon API Gateway и Amazon CloudWatch, для развертывания моделей в виде REST API или бессерверных функций, а также отслеживать их использование, задержки, ошибки и стоимость. Вы также должны иметь возможность управлять безопасностью, масштабируемостью и доступностью развернутых моделей, а также устранять проблемы по мере их возникновения.

Формат сертификационного экзамена по специальностям машинного обучения AWS

Сертификационный экзамен AWS Machine Learning Specialty состоит из 65 вопросов с несколькими вариантами ответов и несколькими вариантами ответов, на которые необходимо ответить в течение 180 минут. Проходной балл – 750 из 1000 баллов. Стоимость экзамена составляет 300 долларов США.

Экзамен охватывает следующие темы:

  • Инжиниринг данных: 20%
  • Исследовательский анализ данных: 24%
  • Моделирование: 36%
  • Внедрение машинного обучения и операции: 20%

Чтобы сдать экзамен, вам необходимо хорошо разбираться во всех этих темах и уметь применять концепции и навыки в реальных сценариях.

Советы и ресурсы для подготовки к сертификации по специальностям машинного обучения AWS

Чтобы помочь вам подготовиться к сертификации AWS Machine Learning Specialty, мы составили список полезных советов и ресурсов:

1. Ознакомьтесь с руководством по сертификационному экзамену по специальностям машинного обучения AWS.

Руководство по сертификационному экзамену AWS Machine Learning содержит подробный обзор формата, содержания и целей экзамена, а также примеры вопросов и ответов. Это хорошая отправная точка для вашей подготовки, так как она может помочь вам определить свои сильные и слабые стороны и соответствующим образом спланировать свою стратегию обучения.

2. Посетите специальные сертификационные учебные курсы по машинному обучению AWS.

AWS предлагает несколько учебных курсов и семинаров, которые помогут вам подготовиться к сертификации AWS Machine Learning Specialty. Эти курсы охватывают различные темы, такие как подготовка данных, разработка функций, обучение моделированию, оценка и развертывание, а также конкретные сервисы и инструменты AWS. Некоторые из самых популярных курсов включают в себя:

  • Машинное обучение AWS: Создание рекомендателя. В этом курсе вы узнаете, как создать механизм рекомендаций с помощью Amazon Personalize, Amazon SageMaker и Amazon Elasticsearch.
  • Подготовка к сертификационному экзамену по машинному обучению AWS. Этот курс содержит обзор сертификационного экзамена по специальностям машинного обучения AWS и помогает определить области, в которых вам необходимо улучшить свои знания и навыки.
  • Сертификат AWS по машинному обучению — специальность. Этот курс охватывает все темы сертификационного экзамена по специальностям AWS Machine Learning, а также содержит практические лабораторные работы и упражнения для закрепления вашего понимания.

3. Ознакомьтесь с учебными материалами сертификационного экзамена по специальностям машинного обучения AWS.

В Интернете доступно несколько учебных материалов, которые помогут вам подготовиться к сертификационному экзамену AWS Machine Learning Specialty. Эти материалы включают книги, блоги, видео и подкасты, которые охватывают различные темы, связанные с машинным обучением и AWS. Некоторые из наиболее рекомендуемых включают в себя:

  • Блог AWS по машинному обучению. В этом блоге рассматриваются различные темы, связанные с машинным обучением в AWS, например Amazon SageMaker, AMI AWS Deep Learning и Amazon Personalize.
  • Машинное обучение в AWS. Эта книга представляет собой всеобъемлющее введение в машинное обучение в AWS и охватывает различные сервисы и инструменты AWS, которые можно использовать для машинного обучения.
  • Руководство по подготовке к сертификации по машинному обучению AWS. В этом руководстве представлен структурированный подход к подготовке к сертификационному экзамену по специальностям машинного обучения AWS, а также практические вопросы и советы для дня экзамена.
  • Канал AWS Machine Learning на YouTube. На этом канале представлены видеоролики и веб-семинары по различным темам, связанным с машинным обучением в AWS, например Amazon SageMaker, AWS DeepLens и AWS DeepRacer.

4. Практика работы с сервисами машинного обучения AWS

Один из наиболее эффективных способов подготовки к сертификационному экзамену по специальностям машинного обучения AWS — это практическая работа с сервисами машинного обучения AWS. AWS предлагает несколько сервисов и инструментов, которые можно использовать для подготовки данных, обучения моделей, оценки и развертывания, например:

  • Amazon SageMaker. Это полностью управляемый сервис, обеспечивающий комплексные рабочие процессы машинного обучения, включая маркировку данных, обучение моделей, настройку гиперпараметров и развертывание.
  • Amazon Rekognition. Это служба компьютерного зрения, которая может анализировать изображения и видео, а также обнаруживать объекты, лица и сцены.
  • Amazon Comprehend. Это служба обработки естественного языка, которая может извлекать информацию и взаимосвязи из неструктурированного текста.
  • Amazon Personalize. Это служба машинного обучения, которая может создавать персональные рекомендации для пользователей на основе их предпочтений и поведения.
  • AWS Deep Learning AMI: это образы машин Amazon, которые поставляются с предустановленными популярными платформами глубокого обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и MXNet.

5. Присоединяйтесь к исследовательским группам и форумам по сертификации специалистов по машинному обучению AWS.

Присоединение к учебным группам и форумам может помочь вам связаться с другими учащимися, которые также готовятся к сертификационному экзамену AWS Machine Learning Speciality, и поделиться своими знаниями, советами и ресурсами. Вот некоторые из самых популярных исследовательских групп и форумов по машинному обучению AWS:

  • Сообщество Reddit по сертификации AWS. В этом сообществе представлены обсуждения, советы и ресурсы для всех сертификаций AWS, включая сертификацию AWS Machine Learning Specialty.
  • Сообщество AWS по машинному обучению. В этом сообществе проходят обсуждения, вебинары и мероприятия, связанные с машинным обучением в AWS, и это отличное место для общения с другими учащимися и экспертами.
  • Канал AWS Machine Learning Slack. На этом канале проходят обсуждения и сеансы вопросов и ответов, связанные с машинным обучением в AWS, и это отличное место, где можно задать вопросы и получить помощь от других учащихся и экспертов.

Заключение

Сертификационный экзамен по специальности Подготовка к машинному обучению AWS требует хорошего понимания различных концепций и методов машинного обучения, а также умения применять их в реальных сценариях с использованием сервисов и инструментов AWS. Следуя советам и ресурсам, которые мы предоставили в этой статье, вы сможете улучшить свои знания и навыки и повысить свои шансы на сдачу экзамена и получение сертификата. Удачи вам на пути к тому, чтобы стать сертифицированным специалистом по машинному обучению AWS!