Guía del examen AWS Certified Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01)
La certificación **AWS ML Engineer Associate** se centra en el aspecto operativo de la IA y el ML (MLOps). Valida sus habilidades para implementar, monitorear y escalar modelos en AWS SageMaker.
¿Qué componente de SageMaker gestiona el ciclo de vida completo de ML mediante automatización?
Respuesta : SageMaker Pipelines.
Pipelines proporciona CI/CD específicamente para flujos de trabajo de ML.
¿Qué es la 'Implementación Blue/Green' en SageMaker?
Respuesta : Crear un nuevo entorno (Green) junto al antiguo (Blue).
Permite realizar pruebas seguras y retrocesos instantáneos.
¿Qué servicio detecta desviaciones en los datos o el rendimiento?
Respuesta : Amazon SageMaker Model Monitor.
Monitorea continuamente la calidad del modelo en producción.
¿Para qué se utiliza el 'SageMaker Model Registry'?
Respuesta : Catalogar y versionar modelos de producción.
Permite el seguimiento y los flujos de trabajo de aprobación de modelos.
¿Cómo optimiza SageMaker Neo los modelos?
Respuesta : Compilándolos para un hardware específico.
Hace que los modelos se ejecuten más rápido en instancias de borde o en la nube.
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