La certificazione **AWS Machine Learning Specialty** convalida la tua esperienza nella creazione, addestramento e distribuzione di modelli ML su AWS. Copre SageMaker, ingegneria dei dati e servizi AI.
Risposta : Amazon SageMaker con un modello di factorization machines addestrato su dati storici.
Amazon SageMaker è una piattaforma completa per il machine learning su AWS. Permette di costruire, addestrare e distribuire modelli ML su larga scala. Per i sistemi di raccomandazione, è possibile sfruttare algoritmi come le factorization machines, particolarmente adatti a gestire interazioni utente-elemento e dati sparsi, garantendo bassa latenza e alta personalizzazione.
Risposta : Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) per lo streaming, Amazon SageMaker per il deployment del modello in tempo reale e Amazon CloudWatch per il monitoraggio.
L'elaborazione di flussi di dati in tempo reale è cruciale per applicazioni come il rilevamento frodi. Servizi come Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) gestiscono l'ingestion dei dati da sorgenti multiple. Amazon SageMaker consente di deployare modelli di machine learning come endpoint HTTP, permettendo alle applicazioni di inviare dati per l'inferenza a bassa latenza direttamente dai flussi.
Risposta : Amazon SageMaker con addestramento distribuito utilizzando il framework Horovod o il supporto nativo di SageMaker per il multi-GPU.
L'addestramento distribuito è una tecnica fondamentale per ridurre i tempi di addestramento di modelli complessi, specialmente nel deep learning su grandi dataset. Amazon SageMaker semplifica la configurazione dell'addestramento distribuito, permettendo di utilizzare più istanze computazionali (spesso con GPU) in parallelo. Questo approccio divide il carico di lavoro tra le diverse macchine, accelerando significativamente il processo.
Risposta : Amazon SageMaker Pipelines.
Le pipeline di machine learning automatizzano e standardizzano il processo di sviluppo e deployment dei modelli. Amazon SageMaker Pipelines permette di definire flussi di lavoro che includono la preparazione dei dati, l'addestramento, la valutazione e il deployment, migliorando l'efficienza e la riproducibilità dei progetti ML.
Risposta : SageMaker Automatic Model Tuning (Hyperparameter Tuning).
L'ottimizzazione degli iperparametri è fondamentale per ottenere le massime prestazioni da un modello di machine learning. SageMaker Automatic Model Tuning (Hyperparameter Tuning) semplifica questo compito permettendo di specificare un range di valori per gli iperparametri e avviando automaticamente molteplici job di addestramento paralleli per trovare la combinazione migliore, risparmiando tempo e risorse computazionali.