В этом посте я надеюсь рассказать вам, каким был экзамен по специальности AWS Machine Learning Specialty - какие вопросы задавались, какие области были в основном охвачены и т. Д. Я также расскажу вам обо всех ресурсах, которые помогли мне подготовиться к экзамену. Надеюсь, этот пост поможет вам подготовиться к экзамену или даже немного почувствовать, каким будет экзамен.

Экзамен:

Специализация ML считается одним из самых сложных экзаменов AWS, потому что она не только проверяет вас на всех сервисах AWS, связанных с машинным обучением, но также вам необходимо хорошо разбираться в концепциях машинного обучения / глубокого обучения в целом. Я не совсем уверен в части «Самый сложный экзамен AWS», потому что я не сдавал много других экзаменов, но последняя часть верна.

Общие концепции машинного обучения:
Эти концепции машинного обучения в основном были протестированы (не в моей голове):

  1. Методы решения проблемы переоборудования / недостаточного оснащения
  2. Изучите эффекты настройки гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер пакета, количество слоев и т. Д.
  3. Определение того, является ли проблема контролируемой / неконтролируемой / классификационной / регрессионной и т. Д.
  4. RNN, CNN и когда что использовать
  5. Различные метрики оценки, и когда лучше отдавать предпочтение одному другому, например: точность по сравнению с отзывом, оценка F1, ROC AUC, RMSE и т. Д.
  6. Работа с несбалансированными наборами данных - методы выборки и т. Д.
  7. Вменение пропущенных значений
  8. Разработка функций в целом - нормализация, масштабирование, категориальное кодирование, tf-idf, уменьшение размерности (PCA) и т. Д.
  9. Методы визуализации для визуализации данных (гистограммы и всех других диаграмм), корреляционной матрицы, матрицы неточностей и т. Д.

Возможно, я пропустил несколько тем, но, по сути, вам нужно хорошо разбираться во всем цикле машинного обучения - прямо от сбора данных до оценки моделей.

Sagemaker:

Если вы изучили одну услугу до того, как явиться на экзамен, убедитесь, что это именно та. Было много вопросов по SageMaker. Вам действительно нужно изучить всю документацию по SageMaker, прежде чем идти на экзамен. Каждая тема в документации важна. Я понял это только после сдачи экзамена. Я как бы недооценил раздел «Безопасность» в документации SageMaker. Я лишь мельком взглянул на него. Но было от 4 до 5 вопросов, касающихся безопасности SageMaker - например, как SageMaker работает в частном VPC, шифрование и т. Д. Поэтому убедитесь, что вы не пропустили ни одну тему в документации - создание экземпляров записных книжек,

обучающие модели, SageMaker, встроенный в алгоритмы, с использованием пользовательских алгоритмов, с использованием популярных фреймворков, таких как TensorFlow, развертывание моделей, безопасность, все! Также, когда я сдавал экзамен, только что была представлена ​​студия SageMaker. Так что у меня не было вопросов по этому поводу. В разделе часто задаваемых вопросов AWS говорится, что вопросы по сервису вы получите только через 6 месяцев после его внедрения. Так что имейте это в виду перед экзаменом.

Большие данные

Вы можете ожидать много вопросов о различных сервисах AWS Big Data, таких как Kinesis, AWS Glue, Athena, EMR, S3, redhift и т. Д. Вам необходимо знать, как работает каждый отдельный сервис и когда использовать каждый. Вам также необходимо иметь возможность выбрать архитектуру больших данных для конкретного случая использования - комбинацию сервисов для решения конкретной проблемы. Например, использование Kinesis Data Firehose для потоковой передачи данных и использование AWS Glue для преобразования в формат Parquet перед сохранением на S3. Я бы не сказал, что некоторые сервисы важнее других, но я чувствовал, что у меня больше вопросов по Glue, Kinesis, S3, EMR и т. Д.

Сервисы AWS AI

Вы можете ожидать вопросов о различных сервисах искусственного интеллекта, которые предлагает AWS - Rekognition, Comprehend, Lex, Polly, Transcribe, Translate и многих других. Вы также можете получить вопросы о выборе комбинации служб ИИ, которая выполняет свою работу - например, с помощью Transcribe - ›Translate -› Comprehend для проведения анализа настроений испанских аудиозаписей. Существуют и другие службы искусственного интеллекта, и вы должны быть с ними знакомы.

Разное

Такие сервисы, как Step Functions, Lambda, AWS Batch, Apache Airflow, тоже заслуживают внимания перед экзаменом.

Ресурсы

Существует множество онлайн-ресурсов, которые могут быть полезны для сдачи экзамена. Я предпочитаю просмотр видео чтению текста, поэтому мои предложения могут быть немного предвзятыми.

Машинное обучение / глубокое обучение

  1. Для машинного обучения / глубокого обучения: я настоятельно рекомендую специализацию Deep Learning на Coursera от Andrew NG. По специальности 5 курсов, и если у вас есть время, я предлагаю вам пройти все 5 курсов. Они действительно помогли мне ответить на все вопросы экзамена, связанные с глубоким обучением.
  2. Ошибка машинного обучения Google может пригодиться при пересмотре концепций машинного обучения в последнюю минуту.
  3. Курс «Элементы или наука о данных» на учебном сайте AWS дает подробный обзор рабочего процесса машинного обучения. Посмотрите это, если у вас достаточно времени.
  4. Я действительно нашел https://machinelearningmaster.com очень полезным. Всякий раз, когда я хотел получить быстрый обзор темы в ML, я первым делом заходил на этот веб-сайт и искал статьи по этой теме.

Сервисы AWS

Я часами смотрел видео на YouTube, чтобы узнать о различных сервисах AWS. Доступно столько качественных видео, что это действительно невероятно.

Я очень рекомендую эти 2 канала на YouTube: Amazon Web Services (https://www.youtube.com/channel/UCd6MoB9NC6uYN2grvUNT-Zg) и AWS Online Tech Talks (https://www.youtube.com/channel / UCT-nPlVzJI-ccQXlxjSvJmw ). Если мне нужно было найти сервис / тему AWS, я искал сервис на YouTube и смотрел видео с этих двух каналов. Я также настоятельно рекомендую посмотреть видеоролики re: Inventory (по крайней мере, 2017–2019 гг.) - все выступления меня действительно впечатлили!

Я постараюсь выделить здесь некоторые из лучших (самых полезных) видео / плейлистов.

Для Sagemaker:

  1. Серия технических подробных погружений Amazon SageMaker - https://www.youtube.com/playlist?list=PLhr1KZpdzukcOr_6j_zmSrvYnLUtgqsZz

    Фантастическое глубокое погружение в Sagemaker. Все видео четкие и лаконичные. Однозначно рекомендую посмотреть его один раз перед экзаменом.
  2. Веб-семинары для партнеров AWS ML - углубитесь в темы машинного обучения с AWS, только для партнеров APN - https://www.youtube.com/playlist?list=PLhr1KZpdzukfRBXALTH7k4QqtqxlOAZ33

    Этот плейлист входит в каждую из Подробное описание встроенных алгоритмов Sagemaker. Что мне действительно понравилось в этом плейлисте, так это то, как они рассмотрели каждый алгоритм, объяснили работу алгоритма, а затем перешли к тому, как AWS реализовал алгоритм, и показали демонстрацию работы. Этот плейлист мне очень помог в подготовке. Кроме того, похоже, что они недавно добавили больше тем, так что это плюс.

Sagemaker Security:

  1. Https://youtu.be/zTJTzKcNzMk
  2. Https://youtu.be/txr6CR87GXI

Sagemaker + Spark:

  1. Https://youtu.be/3tHUGmlclI4

Кинезис:

  1. Https://youtu.be/jKPlGznbfZ0
  2. Https://youtu.be/MELPeni0p04
  3. Https://youtu.be/dNp1emFFGbU

Клей:

  1. Https://youtu.be/eQBHIINW8VY
  2. Https://youtu.be/S_xeHvP7uMo
  3. Https://youtu.be/JsNR8uBVSiA

Архитектурные шаблоны и передовые методы анализа больших данных: https://youtu.be/ovPheIbY7U8

Возможно, я пропустил много качественных видео. Есть масса отличных видео - просто найдите на YouTube услугу, которую хотите изучить.

Блог AWS Machine Learning:

Блог AWS Machine Learning - отличное место, чтобы узнать о предложениях AWS по машинному обучению. Это было очень полезно и для моей подготовки к экзамену. Просто выполните поиск по интересующей вас теме, и, скорее всего, вы найдете отличное сообщение в блоге, в котором подробно рассматривается тема.

Онлайн-курсы:

ACloudGuru

Я прошел курс ACloudGuru AWS ML, чтобы подготовиться к экзамену. Фактически, я начал подготовку к экзамену с помощью ACG (раньше я прошел специализацию Coursera, но не для подготовки к этому экзамену). Я бы посоветовал вам использовать ACG как обзор того, что вы можете ожидать от экзамена, на высоте 10 000 футов. Вы не можете полагаться исключительно на ACG при сдаче экзамена. Они не углубляются ни в одну из тем. Я также чувствую, что в нем немного не хватает содержания, особенно глубокого обучения. Но это неплохой пример для начала подготовки. О, но лаборатории были действительно полезны. Они были большим плюсом в курсе.

LinuxAcademy
У меня не было возможности пройти этот курс, но я просмотрел темы, которые они преподавали. Мне показалось, что они охватывают большинство тем. Но я не уверен в качестве содержания.

AWS Training (https://www.aws.training/LearningLibrary?filters=classification%3A30&search=&tab=view_all)

У них есть большой каталог видео / курсов по ML / Big Data. Вы можете выборочно пройти курсы, которые вам интересны. Одним из основных недостатков, которые у меня были, было то, что я не мог увеличить скорость воспроизведения видео на некоторых курсах. Я обычно смотрю видео на 1,5 или 2 скорости. Но это может не относиться к вам.

Coursera (https://www.coursera.org/learn/aws-machine-learning/home/welcome)

Я нашел этот курс на Coursera очень полезным, хотя смотрел только недели 3, 4 и 5. В основном я использовал его для подготовки к четвертому разделу экзамена (различные сервисы AWS AI). Материалы по сервисам AWS AI, таким как Rekognition, Transcribe, Translate, Comprehend, довольно хороши.

Практические экзамены

Обязательно сдавайте практические экзамены как минимум из 2 или 3 разных источников. Это действительно помогает тебе хорошо сдать экзамен. Вот мои мысли о практических экзаменах, которые я сдал:

Официальный практический экзамен AWS:

Очевидно, это самое близкое к настоящему экзамену. Но обратная сторона - всего 20 вопросов по сравнению с 65 вопросами на основном экзамене. Обязательно попробуйте, чтобы почувствовать типы вопросов, с которыми вы можете столкнуться на экзамене.

Практический тест на Удеми:

Сертифицированная AWS специальность по машинному обучению: полный практический экзамен - https://www.udemy.com/course/aws-machine-learning-practice-exam/

Очень рекомендую этот практический тест - вопросы в этом тесте в основном отражали то, что я получил на самом экзамене. Кроме того, в этом тесте 65 вопросов, так что вы можете попытаться выполнить 65 вопросов за 3 часа. Единственным недостатком является то, что вы получаете только один практический тест. Но оно того стоит.

Практический тест в ACloudGuru:

Если вы стали участником ACG, вы получите доступ к курсу вместе с практическим тестом. Я тоже рекомендую пройти этот тест. Вопросы более или менее отражали те, которые я получил на экзамене. Кроме того, я дважды сдавал тест. Второй раз я получил порядка 30–40% новых вопросов.

Готовность к экзамену: сертифицированное AWS Machine Learning - специальность (https://www.aws.training/Details/eLearning?id=42183)

Я настоятельно рекомендую пройти этот курс на учебном сайте AWS перед экзаменом. Он специально разработан для сертификата AWS ML Cert. Хотя они дают только общий обзор всех услуг / тем, которые вы можете ожидать от экзамена, вы можете использовать их в качестве контрольного списка, чтобы убедиться, что вы хорошо изучили все упомянутые темы / услуги. Кроме того, у них также есть пробный тест с 35 вопросами, который был очень полезен. Они предоставили PDF-файл с подробными решениями по всем вопросам, и он был очень информативным.

Другие полезные блоги / ресурсы:

  1. Https://docs.google.com/document/d/1ExY6O0mAFCGr2IawGfOWDJ8KYMvpnOqjBMepG11uYRc/edit#
    Документ Google, содержащий важные темы, а также вопросы, заданные другими людьми на экзаменах. Обязательно взгляните на это перед тем, как идти на экзамен
  2. Https://medium.com/@javier.ramos1/aws-machine-learning-certification-exam-tips-2a7679a83e73
  3. Https://blog.thecloudtutor.com/2019/03/18/Passing-the-AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty-Exam-MLS-C01.html
  4. Http://thedatascience.ninja/2019/04/07/so-you-are-thinking-of-taking-the-aws-certified-machine-learning-specialty-exam/
  5. Если вы являетесь участником ACG, многие люди высказали свое мнение об экзамене. Их прохождение помогло мне в подготовке.

Вывод

Надеюсь, это не было слишком ошеломляющим. Вам не нужно просматривать все материалы, которые я разместил, чтобы сдать экзамен. Я просто задействовал все ресурсы, которые помогли мне сдать экзамен. Надеюсь, все упомянутые ресурсы помогут вам в подготовке к экзамену. Если вы скоро его напишете, удачи! :) Даже если вы не готовитесь к экзамену, просмотрите видео AWS и сообщения в блогах о машинном обучении - они чертовски хороши. И, наконец, спасибо за внимание! : D