Ocena:
Książka skierowana jest do osób przygotowujących się do egzaminu AWS Machine Learning Specialty, dostarczając podstawowej wiedzy i praktycznych przykładów. Wielu recenzentów uznało ją za pomocną, a niektórzy zwrócili uwagę na błędy i pominięcia w treści, które mogłyby wpłynąć na zaufanie do jej dokładności.
Zalety:⬤ Dostarcza praktycznych i fundamentalnych informacji przygotowujących do egzaminu AWS Machine Learning Specialty.
⬤ Struktura z przykładami, przypadkami użycia i ćwiczeniami, które pomagają zrozumieć.
⬤ Dobra do nauki podstaw uczenia maszynowego i zrozumienia, które algorytmy zastosować w różnych sytuacjach.
⬤ Powiązane pytania praktyczne są podobne do tych na egzaminie.
⬤ Pomocna w kontekście trwających projektów ML.
⬤ Zawiera liczne błędy, literówki i pominięcia w treści i pytaniach praktycznych, co prowadzi do zmniejszenia zaufania do materiału.
⬤ Niektórzy użytkownicy stwierdzili, że praktyczne przykłady kodu nie działają zgodnie z oczekiwaniami.
⬤ Brak pokrycia wszystkich tematów egzaminacyjnych, szczególnie w domenie
⬤ Niektóre recenzje wspominają, że jest droga jak na stosunkowo krótką książkę.
⬤ Książka nie posiada wersji Kindle.
(na podstawie 12 opinii czytelników)
AWS Certified Machine Learning Specialty MLS-C01 Certification Guide: The definitive guide to passing the MLS-C01 exam on the very first attempt
Przygotuj się do uzyskania certyfikatu AWS Machine Learning Specialty dzięki temu kompletnemu, aktualnemu przewodnikowi i podejdź do egzaminu z pewnością siebie
Kluczowe cechy:
⬤ Poznaj podstawowe algorytmy uczenia maszynowego wraz z implementacją AWS.
⬤ Budowanie potoków uczenia i wnioskowania oraz wdrażanie modeli uczenia maszynowego w chmurze Amazon Web Services (AWS).
⬤ Dowiedz się wszystkiego o usługach AWS dostępnych dla uczenia maszynowego, aby zdać egzamin MLS-C01.
Opis książki:
Egzamin AWS Certified Machine Learning Specialty sprawdza kompetencje w zakresie uczenia maszynowego (ML) w infrastrukturze AWS. Niniejsza książka obejmuje cały sylabus egzaminu, wykorzystując praktyczne przykłady, które pomogą ci w rzeczywistych projektach uczenia maszynowego w AWS.
Zaczynając od wprowadzenia do uczenia maszynowego w AWS, poznasz podstawy uczenia maszynowego i odkryjesz ważne usługi AWS dla sztucznej inteligencji (AI). Następnie zobaczysz, jak przygotować dane do uczenia maszynowego i odkryjesz szeroką gamę technik manipulacji danymi i transformacji dla różnych typów zmiennych. Książka pokazuje również, jak radzić sobie z brakującymi danymi i wartościami odstającymi oraz prowadzi przez różne zadania uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, regresja, grupowanie, prognozowanie, wykrywanie anomalii, eksploracja tekstu i przetwarzanie obrazu, wraz z konkretnymi algorytmami ML, które musisz znać, aby zdać egzamin. Wreszcie, poznasz ewaluację, optymalizację i wdrażanie modeli oraz poradzisz sobie z wdrażaniem modeli w środowisku produkcyjnym i ich monitorowaniem.
Pod koniec tej książki zdobędziesz wiedzę na temat kluczowych wyzwań w uczeniu maszynowym i rozwiązań, które AWS wydał dla każdego z nich, wraz z narzędziami, metodami i technikami powszechnie stosowanymi w każdej domenie AWS ML.
Czego się nauczysz:
⬤ Zrozumieć wszystkie cztery domeny objęte egzaminem, wraz z typami pytań, czasem trwania egzaminu i punktacją.
⬤ Poznanie terminologii uczenia maszynowego, metodologii, frameworków i różnych usług AWS do uczenia maszynowego.
⬤ Zapoznanie się z przygotowywaniem danych i korzystaniem z usług AWS do przetwarzania danych wsadowych i w czasie rzeczywistym.
⬤ Poznanie wbudowanych algorytmów uczenia maszynowego w AWS oraz budowanie i wdrażanie własnych modeli.
⬤ Ocena modeli uczenia maszynowego i dostrajanie hiperparametrów.
⬤ Wdrażanie modeli uczenia maszynowego za pomocą infrastruktury AWS.
Dla kogo jest ta książka:
Ta książka AWS jest przeznaczona dla profesjonalistów i studentów, którzy chcą przygotować się i zdać egzamin AWS Certified Machine Learning Specialty lub zdobyć głębszą wiedzę na temat uczenia maszynowego ze szczególnym uwzględnieniem AWS. Znajomość uczenia maszynowego i usług AWS na poziomie początkującym jest niezbędna przed rozpoczęciem pracy z tą książką.
