Привет!
«Я рад, что вы заглянули в мой блог. Надеюсь, вы найдете что-нибудь интересное для чтения».
Итак, в этом блоге я собираюсь написать о своей подготовке к сертификации по машинному обучению, что ожидать от экзамена Google Cloud Certified — Professional Machine Learning Engineer. Планируете ли вы в настоящее время сдавать экзамен Google Cloud Certified — Professional Machine Learning Engineer? Итак, вы находитесь в правильном месте, чтобы сдать сертификационный экзамен по ML, здесь я поделился всеми своими подготовительными листами, которым я следовал для этого экзамена….
Экзамен Google Cloud Professional Machine Learning Engineer — это технический экзамен, который проверяет вашу способность проектировать, создавать и развертывать модели машинного обучения в Google Cloud Platform. Чтобы подготовиться к этому экзамену, вы должны хорошо разбираться в концепциях и методах машинного обучения, а также иметь опыт работы с Google Cloud Platform. Вы должны хорошо разбираться во всех аспектах архитектуры модели, взаимодействия с конвейером данных и интерпретации метрик. Требуется знакомство с основополагающими концепциями разработки приложений, управления инфраструктурой, проектирования данных и управления данными. Благодаря пониманию обучения, переобучения, развертывания, планирования, мониторинга и улучшения моделей вы должны проектировать и создавать масштабируемые решения для оптимальной производительности.
Экзамен охватывает широкий круг тем, в том числе:
- Проблемы с фреймовым машинным обучением
- Архитектор ML-решений
- Обучение и оценка модели
- Автоматизируйте и организуйте конвейеры машинного обучения
- Системы подготовки и обработки проектных данных
- Развертывание и мониторинг моделей машинного обучения
Чтобы подготовиться к сертификационному экзамену, вы можете предпринять следующие шаги:
- Изучите основы машинного обучения. Освежите свое понимание алгоритмов и методов машинного обучения, включая очистку и проверку данных, контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение и нейронные сети, нормализацию данных, управление метаданными в kubeflow, BQML, конвейеры kubeflow, методы регуляризации и т. д.
- Узнайте больше о Google Cloud Platform. Ознакомьтесь с различными услугами и инструментами Google Cloud Platform для машинного обучения, включая Cloud ML Engine, TensorFlow и BigQuery . Узнайте, как использовать эти сервисы для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
- Практика с практическими упражнениями.Попробуйте различные сценарии машинного обучения на платформе Google Cloud Skills Boost Platform, чтобы получить практический опыт. Вы знаете, как проектировать, создавать, производить, оптимизировать, эксплуатировать и обслуживать системы машинного обучения. Этот путь обучения проведет вас через кураторскую коллекцию курсов, лабораторных работ и значков навыков по требованию, которые предоставят вам реальный практический опыт использования технологий Google Cloud, необходимых для роли инженера машинного обучения.
- Пройдите курс Coursera ML. Это курс Coursera, на котором вы можете пройти этот курс и получить солидную порцию знаний на сертификационном экзамене Профессиональный инженер по машинному обучению.
- Пройдите этот курс Whizlabs Профессиональный инженер по машинному обучению, чтобы добиться лучших результатов на экзамене.
- Просмотреть вопросы прошлых экзаменов. Google не публикует вопросы прошлых экзаменов, но в Интернете доступно множество учебных материалов и практических экзаменов, которые могут дать вам представление о типах вопросов, которые могут быть на экзамене, поэтому здесь Сертификационный вопрос Образец машинного обучения.
- Google Cloud Academy Профессиональный инженер по машинному обучению Путь обучения.
- Хотите узнать больше о сертификационном экзамене по машинному обучению? Ознакомьтесь с этим Видео YouTube, Блог Medium и Репозиторий GitHub, чтобы получить ценную информацию и советы о том, как подготовиться и сдать экзамен. Будьте на шаг впереди и поднимите свои навыки на новый уровень с помощью этого всеобъемлющего ресурса.
- Побольше отдыхайте. Обязательно хорошо отдохните в ночь перед экзаменом, чтобы вы хорошо отдохнули и смогли сосредоточиться на текущих задачах. Вы также можете подумать о том, чтобы прибыть в центр тестирования пораньше, чтобы у вас было время расслабиться и обустроиться до начала экзамена, а те, кто появляется для удаленного наблюдения, могут обустроить свою среду за 15 минут.
- Сохраняйте спокойствие и сосредоточенность. Наконец, важно сохранять спокойствие и сосредоточенность во время экзамена. Не забывайте делать глубокие вдохи и сохранять позитивный настрой, даже если вы столкнетесь с трудными вопросами. Если вы застряли на вопросе, двигайтесь дальше и вернитесь к нему позже, если у вас будет время.
- Сдайте экзамен. Как только вы почувствуете уверенность в своих знаниях и навыках, запланируйте и сдайте экзамен. В отличие от других сертификационных экзаменов Google Cloud, которые обычно содержат около 50 вопросов, этот состоит из 60 вопросов. Во время экзамена сосредоточьтесь на каждом вопросе и не тратьте время на их перечитывание. Если вы застряли на вопросе, перейдите к следующему и вернитесь к нему позже. Помните, что лучше ответить на как можно больше вопросов, чем зацикливаться на одном.
Важно отметить, что сдача экзамена потребует значительного количества времени и усилий. Обязательно усердно учитесь и приобретайте практический опыт, чтобы повысить свои шансы на успех на экзамене. Удачи на пути к тому, чтобы стать профессиональным инженером по машинному обучению!
Вот мой сертификат Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer 👇
…………………………o´▽`oo´▽`oo´▽`oo´▽`oo´▽`oo´▽`o………………………..
Если у вас есть какие-либо вопросы, вы можете связаться со мной: 👇
Вы также можете присоединиться к нашему сообществу, чтобы узнать больше о новых возможностях 👇
Спасибо!
