يعد تقييم تخصص تعلم الآلة المعتمد من AWS (MLS-C01) مخصصا للأفراد الذين يقومون بواجب التقدم أو علم المعلومات. يتحقق هذا الاختبار من قدرة الممتحن على إنشاء إصدارات التعلم الآلي (ML) وتدريبها وغنائها وإصدارها باستخدام سحابة AWS.
إنه يؤكد قدرة الممتحن على تصميم خدمات التعلم الآلي وتطبيقها ونشرها والاحتفاظ بها لمشاكل التنظيم المقدمة. سيتحقق من قدرة العميل المحتمل على:
حدد وبرر طريقة ML المثالية لمشكلة الشركة المعروضة.
حدد خدمات AWS المناسبة لتنفيذ حلول التعلم الآلي.
صمم ونفذ خدمات التعلم الآلي القابلة للتطوير والمحسنة من حيث التكلفة والجديرة بالثقة والآمنة.
نصح AWS الفهم
من المرجح أن يتمتع العميل المحتمل المقنع بخبرة عملية تتراوح بين 1-2 سنوات في تطوير أعباء عمل التعلم الآلي/الفهم العميق أو تصميمها أو تشغيلها على سحابة AWS، بالإضافة إلى:
القدرة على مشاركة الحدس وراء خوارزميات ML القياسية
خبرة في القيام بتحسين المعلمة النشطة الأساسية
خبرة في التعلم الآلي وكذلك أطر الاكتشاف العميق
القدرة على الامتثال للأساليب المثالية للتدريب النموذجي
القدرة على الالتزام بالتنفيذ وكذلك التقنيات التشغيلية المتفوقة
Zabeel international institute of management technology Offers High Demand in IT Courses and the technology management industry. We are one of the Top ranking training institutes in Dubai.
محتوى اختبار دورة تعلم الآلة من AWS
أنواع الاستجابة
هناك نوعان من الاستفسارات في الامتحان:
عدة خيارات: رد فعل واحد مناسب وثلاثة إجراءات غير صحيحة (مشتتات).
ردود متعددة: يحتوي على تفاعلين مناسبين أو أكثر من أصل 5 خيارات أو أكثر.
حدد واحدا أو أكثر من التعليقات التي تجمع الإعلان بشكل أفضل أو تعالج المشكلة. المشتتات، أو الحلول غير الصحيحة، هي بدائل رد فعل من المرجح أن يختارها ممتحن لديه خبرة أو قدرة غير كاملة. ومع ذلك ، فهي عادة ما تكون إجراءات محتملة تناسب منطقة المحتوى المحددة بواسطة الغرض من الاختبار.
يتم تسجيل الأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها على أنها غير صحيحة ؛ لا توجد رسوم للتفكير.
المحتوى غير المسجل
قد يتكون اختبارك من منتجات غير مسجلة موضوعة في الاختبار لجمع التفاصيل الإحصائية. لم يتم تحديد هذه العناصر على النوع ولا تؤثر على درجاتك.
نتائج الامتحانات
يعد تقييم الذكاء الاصطناعي المؤهل من AWS - المتخصص (MLS-C01) اختبارا ناجحا أو متوقفا عن العمل. يتم تسجيل الاختبار على أساس الحد الأدنى الذي يحدده متخصصو AWS الذين يتم توجيههم من خلال الأساليب والإرشادات المثالية لصناعة الاعتماد.
يتم الإبلاغ عن نتائجك للامتحان كدرجة من 100 إلى 1,000 ، بحد أدنى لمعدل النجاح 750. توضح درجاتك كيف نفذت الاختبار وما إذا كنت قد نجحت في ذلك. تربط نماذج الأرفف الموسعة التصنيفات عبر العديد من أنواع الفحص التي قد يكون لها مستويات مشكلة قليلة.
يحتوي سجل درجاتك على جدول تصنيفات لكفاءتك على مستوى كل قسم. يتم إنشاء هذه التفاصيل لتقديم إجابات عامة تتعلق بأداء التقييم الخاص بك. يستخدم التقييم نسخة تسجيل تعويضية ، مما يشير إلى أنك لست بحاجة إلى "اجتياز" المناطق المحددة ، فقط التقدير الإجمالي. كل قسم من أقسام التقييم له وزن معين ، لذلك بعض الأقسام لديها مخاوف أكثر من غيرها. يحتوي الجدول على معلومات عامة ، مع تسليط الضوء على القدرة على التحمل ونقاط الضعف. توخ الحذر عند تفسير التعليقات على مستوى القسم.
يتضمن دليل الفحص هذا الأوزان ومجالات الاختبار وكذلك الأغراض فقط. إنها ليست قائمة شاملة للمواد في هذا الاختبار. يسرد الجدول المدرج أدناه نطاقات المحتوى الأساسية وكذلك أوزانها.
المجال
٪ من الامتحان
المجال 1: هندسة البيانات
20%
المجال 2: تحليل البيانات الاستكشافية
24%
المجال 3: النمذجة
36%
المجال 4: تنفيذ وعمليات التعلم الآلي
20%
مجموع
100%
محتوى دورة تعلم الآلة من AWS
اسم المجال 1: هندسة المعلومات
1.1 تطوير قواعد بيانات المعلومات للتعلم الآلي. 1.2 تحديد وتطبيق علاج استيعاب البيانات. 1.3 تحديد وتطبيق خيار تحويل البيانات.
Domain 2: Exploratory Data Evaluation
2.1 تطهير وإعداد المعلومات للنمذجة. 2.2 أداء تصميم الوظيفة. 2.3 تحليل البيانات وتخيلها أيضا للتعلم الآلي.
Domain name 4: Machine Learning Implementation and also Workflow
4.1 بناء علاجات تعلم المعدات من أجل الكفاءة والجدول الزمني وقابلية التوسع والمرونة ومقاومة الأخطاء. 4.2 التوصية وتنفيذ خدمات ووظائف التعلم الآلي المثالية لمشكلة معروضة. 4.3 تطبيق ممارسات السلامة القياسية في AWS على خيارات تعلم الآلة. 4.4 نشر وتشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي.
