AWS Certified Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01) Leitfaden

Die **AWS ML Engineer Associate** Zertifizierung konzentriert sich auf den operativen Aspekt von KI und ML (MLOps). Sie bestätigt Ihre Fähigkeiten zum Bereitstellen, Überwachen und Skalieren von Modellen auf AWS SageMaker.

Welche SageMaker-Komponente verwaltet den gesamten ML-Lebenszyklus durch Automatisierung?

Antwort : SageMaker Pipelines.

Pipelines bieten CI/CD speziell für ML-Workflows.

Was ist eine 'Blue/Green-Bereitstellung' in SageMaker?

Antwort : Erstellen einer neuen Umgebung (Green) neben der alten (Blue).

Ermöglicht sicheres Testen und sofortige Rollbacks.

Welcher Dienst erkennt Daten- oder Leistungsabweichungen?

Antwort : Amazon SageMaker Model Monitor.

Überwacht kontinuierlich die Modellqualität in der Produktion.

Wofür wird die 'SageMaker Model Registry' verwendet?

Antwort : Katalogisierung und Versionierung von Produktionsmodellen.

Ermöglicht Tracking- und Genehmigungs-Workflows für Modelle.

Wie optimiert SageMaker Neo Modelle?

Antwort : Durch Kompilieren für spezifische Zielhardware.

Lässt Modelle auf Edge- oder Cloud-Instanzen schneller laufen.

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