AWS Certified Machine Learning - Specialty
Préparez-vous pour la certification AWS Certified Machine Learning - Specialty et attestez votre expertise en machine learning sur AWS.
Format de l'examen
Qu'est-ce que la certification AWS Certified Machine Learning - Specialty ?
La certification AWS Certified Machine Learning - Specialty est conçue pour les professionnels de l'informatique qui souhaitent démontrer leur expertise dans les domaines du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA) sur la plateforme Amazon Web Services (AWS). Elle s'adresse principalement aux data scientists, ingénieurs ML, et architectes de solutions qui utilisent AWS pour développer des modèles ML de bout en bout.
Pourquoi cette certification est-elle valorisée ?
Les recruteurs valorisent cette certification car elle atteste de la capacité d'un candidat à concevoir, entraîner et déployer des modèles de machine learning sur AWS. Dans un marché où les compétences en IA sont de plus en plus recherchées, cette certification constitue un avantage compétitif significatif pour les candidats, prouvant leur compréhension des meilleures pratiques et des services AWS pertinents.
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Sujets clés à maîtriser
- Concepts de Machine Learning
- Préparation et traitement des données
- Modélisation
- Optimisation et évaluation de modèles
- Déploiement de modèles
- Service et gestion des modèles
Questions d'examen types
Quelle est la meilleure approche pour gérer des données manquantes dans un jeu de données si vous souhaitez maximiser la précision du modèle?
Utiliser l'imputation des données puis évaluer l'impact sur la précision du modèle avec validation croisée.
Quel service AWS est le mieux adapté pour l'entraînement de modèles de machine learning à grande échelle?
Amazon SageMaker, qui permet de créer, entraîner et déployer des modèles facilement.
Quel est l'avantage de l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) dans les tâches de reconnaissance d'image?
Les CNN sont capables de capturer les dépendances spatiales et les caractéristiques d'échelle qui sont essentielles pour les tâches de vision par ordinateur.
Comment pouvez-vous évaluer le surajout d'un modèle de machine learning?
En utilisant des techniques telles que la validation croisée et en vérifiant les performances sur un ensemble de test distinct.
Qu'est-ce que le service AWS Glue est utilisé pour?
AWS Glue est un service d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour préparer les données pour l'analyse.
Conseils de préparation
- Familiarisez-vous avec les services AWS pertinents pour le machine learning.
- Pratiquez avec des cas pratiques en utilisant AWS SageMaker.
- Étudiez les livres blancs et la documentation AWS sur le machine learning.
- Participez à des groupes d'étude ou forums dédiés à AWS et au machine learning.
- Effectuez des examens blancs pour vous habituer au format des questions.