Simulateur d'examen et questions pratiques AWS MLA-C01 pour vous aider à réussir l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer Associate dès la première tentative !

L'examen AWS Certified Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 couvre un large éventail de sujets qui sont cruciaux pour réussir la certification. Vous trouverez ci-dessous les principaux domaines de connaissances que vous devez maîtriser pour réussir :

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Préparation des données : Il s'agit de transformer les données brutes en entrées significatives pour les modèles de ML. Il est essentiel de comprendre le prétraitement et le nettoyage des données.
Ingénierie des caractéristiques : Apprenez à identifier et à créer des caractéristiques qui améliorent les performances des modèles ML.
Formation de modèles : Vous aurez besoin d'une expérience pratique de la formation des modèles d'apprentissage automatique et de la sélection des algorithmes appropriés.
Performance des modèles et métriques : Évaluez l'efficacité des modèles à l'aide de diverses mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1.
Intégration et déploiement de modèles : Savoir comment déployer des modèles dans des environnements de production à l'aide de services AWS comme Amazon SageMaker.
Optimisation des performances et des coûts : Explorez les stratégies d'optimisation des performances des modèles et de gestion des coûts associés aux ressources AWS.
Sécurité : Apprendre à sécuriser les flux de travail ML et assurer la conformité avec les meilleures pratiques de sécurité AWS.

Sécurité

Il n'y a pas de prérequis formels pour passer l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer Associate MLA-C01, mais AWS recommande aux candidats d'avoir au moins un an d'expérience pratique avec Amazon SageMaker et d'autres services AWS liés à l'apprentissage machine.

Les candidats peuvent également passer l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer Associate MLA-C01.