Моя мотивация и опыт для сертификации AWS
Почему я начал обучение машинному обучению?
Это не первый мой опыт машинного обучения. Чтобы узнать, почему я подумал, что было бы весело сдать эти сложные экзамены, посмотрите мои предыдущие статьи. Эта статья посвящена специальности AWS по машинному обучению, выбранной мной траектории и содержанию экзамена.
Специальность AWS по машинному обучению была частью моих целей, связанных с платформой машинного обучения. Это был один из самых сложных экзаменов, которые я сдавал в этом учебном путешествии, но также и один из самых полезных. Это сложно, так что когда ты пасаешь, это фантастическое чувство.
Машинное обучение - часть более широкого семейства ИИ. В сфере финансовых услуг многие новые цифровые банки используют возможности искусственного интеллекта. Вы можете найти мои сообщения о создании цифрового банка здесь.
Почему я выбрал платформу AWS?
Я выбрал AWS, потому что уже был знаком с ним. Я использовал AWS в крупных корпорациях для переноса рабочих нагрузок в облако и в роли стартапа для создания облачного банка с нуля. Я использовал такие продукты, как SageMaker, в своем обучении машинному обучению с курсами FastAI, Stanford и Coursera. Однако мне показалось, что AWS должен стать моей первой сертификацией для конкретной платформы.
Какие темы вам нужно изучить?
По словам Amazon, сертификация AWS Certified Machine Learning - Specialty Certification «подтверждает способность кандидата разрабатывать, внедрять, развертывать и поддерживать решения машинного обучения (ML) для решения заданных бизнес-задач». Чтобы охватить все это, экзамен разделен на четыре части. Процент - это то, насколько экзамен состоит из этой области.
Домен 1 - инженерия данных. 20%: он охватывает стек больших данных AWS; включая инструменты потоковой передачи данных (Glue & Kinesis), хранилище (S3 & RDS) и аналитику (Kinesis & Athena). Этот домен показывает, как эти компоненты вписываются в экосистему Sagemaker.
Домен 2 - это исследовательский анализ данных. 24%: это касается того, как вы готовите данные для моделирования, разработки функций и анализа данных, как вы обрабатываете недостающие значения, несбалансированные данные и нормализацию. Это не относится к AWS и потребует более широких знаний в области исследовательского анализа данных.
Домен 3 - моделирование 36%: это наиболее важная часть экзамена, требующая обширных знаний о моделях SageMaker и продуктах машинного обучения AWS. Эта область охватывает выбор подходящей модели для бизнес-задачи, обучающие модели, настройку гиперпараметров, эволюцию модели и многие другие.
Домен 4 - это внедрение и эксплуатация машинного обучения. 20%: это касается безопасности, развертывания и оптимизации решений с использованием SageMaker.
Как я подошел к изучению этих тем?
Поскольку у меня был предыдущий опыт машинного обучения, я предпочел найти курсы, которые помогли бы мне сосредоточиться на областях AWS, которые мне нужно было освежить, и любых пробелах, которые необходимо было заполнить. вместо того, чтобы учиться с нуля. Лучшим методом, который я обнаружил, был практический курс Фрэнка Кейна, ссылка на который находится в разделе комментариев. Я раньше ходила на уроки Фрэнка, и мне нравится его простой стиль. Он имеет опыт работы в AWS и IMBD и легко связывает концепции машинного обучения с реальными примерами. Если вы придете к этому без каких-либо знаний о машинном обучении, это будет проблемой. То, что Франк подтверждает в своих лекциях.
Как и в случае с собственно экзаменационными доменами, курс Фрэнка состоит из четырех разделов. Также есть несколько лабораторий, где вы можете опробовать инструменты на себе. В отличие от других обучающих платформ, вам потребуется учетная запись AWS. Уровень бесплатного пользования AWS поможет минимизировать затраты, но не забудьте выключить и удалить все запускаемые вами сборки. Если вы создаете среду обучения машинного обучения с помощью графического процессора, это может оказаться очень дорогостоящим, если вы забудете выключить среду.
У Фрэнка также есть отдельный практический экзамен. Это поможет подтвердить свои знания и почувствовать форматирование вопросов. Помимо практических экзаменов Фрэнка, есть два практических экзамена по Удеми от Абхишека Сингха, которые стоит сдать. Это были удобные инструменты, позволяющие выявить пробелы в моих знаниях и выделить области, требующие дополнительного изучения. Практические экзамены - отличный ресурс, вне зависимости от того, какое обучение вы проводите.
В дополнение к курсам, чтобы лучше понять продукты, я бы рекомендовал прочитать документацию AWS, посмотреть видеоролики AWS и создать свои собственные среды на самом AWS. Существует множество контента, охватывающего SageMaker, конвейеры машинного обучения, анализ данных и многое другое.
Как оформлен экзамен?
Сам экзамен длится 3 часа и состоит из 65 вопросов. Многие из них основаны на сценариях. Например. Вы работаете в медицинской фирме и вам нужно настроить модель машинного обучения. Какие параметры вам в этом помогут? Другой пример: вы работаете над системой мошенничества в сфере финансовых услуг. Как вы оцените эффективность модели? Последний пример - какая комбинация продуктов AWS Kinesis позволит вам передавать данные и создавать визуализации в потоковом режиме. Как и на всех экзаменах AWS, всегда есть два ответа, которые кажутся подходящими, убедитесь, что вы внимательно их прочитали. На сдачу экзамена у меня ушло целых 3 часа. Экзамен по технике 101: всегда отмечайте вопросы, в которых вы не уверены, чтобы вы могли легко вернуться к ним, и дайте себе время проверить их в конце. Используйте все время, которое у вас есть. Здесь нет прямых вопросов по кодированию, но вам, возможно, придется выбрать, когда использовать правильную библиотеку. Например, Scikit-learn, MLlib или TensorFlow.
Мой опыт прохождения домашнего экзамена.
Из-за изоляции в Великобритании экзамен проводился под наблюдением на дому. Программа контролирует рабочий стол вашего компьютера, видео и аудио с веб-камеры. Я не уверен, что человек просидел весь экзамен, но кто-то действительно появлялся в чате. Подробнее об этом позже. Во время экзамена нельзя есть ни еды, ни напитков, ни калькулятора, ни бумаги, ни ручек. В программе экзамена есть доска, и мои первоначальные опасения по поводу отсутствия калькулятора были необоснованными.
Так как это был мой первый домашний экзамен, мне пришлось учиться, и это не обошлось без проблем. Проведите тест за пару дней до этого, чтобы проверить возможности камеры, микрофона и операционной системы. Моей первой проблемой была фиксированная веб-камера iMac. Переместить ее для проверки рабочего места было невозможно, поэтому я купил дешевую отдельную веб-камеру. Второй проблемой был Wi-Fi. У меня хороший Wi-Fi, но с одной попытки он вроде вышел из строя. Совет: подключите свой компьютер к широкополосной сети. Как только я решил технические проблемы, контролируемая система заработала хорошо, и я предпочитаю сдавать экзамены таким способом, а не ехать в центр тестирования.
После того, как экзамен будет завершен, вы узнаете, сдали вы его или нет, в течение нескольких минут. Обратите внимание, что экран «сдал или не прошел» - это еще не конец экзамена! Не забудьте закрыть последнюю страницу перед празднованием, если вы сдадите экзамен. Я не закрыл последнюю страницу перед празднованием, и это было тогда, когда довольно встревоженный инспектор появился в чате и попросил меня сделать это.
Резюме
Мне понравился путь к специальности AWS Machine Learning. Мне понравилось изучать новые продукты и сервисы AWS. Я расширил свои знания о машинном обучении и продолжил совершенствовать свои навыки программирования на Python. И кому не нравятся 3 часа интенсивных занятий, чтобы проверить все свои знания? У меня есть запланированные другие сертификаты, и я опубликую их здесь, когда они будут выполнены.
А пока, если вам нужна дополнительная информация, свяжитесь со мной здесь
