AWS Certified Machine Learning – Specialty

```

شهادة أمازون ويب للمتعلمين الآليين – تخصص

شهادة أمازون ويب للمتعلمين الآليين – تخصص هي شهادة متقدمة تثبت خبرتك في بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي على منصة أمازون ويب سيرفيسز (AWS). هذه الشهادة موجهة للمهندسين وعلماء البيانات والمطورين الذين لديهم خبرة عملية في التعلم الآلي ولديهم فهم عميق لخدمات AWS ذات الصلة. يهدف هذا المقال إلى تقديم نظرة شاملة للمبتدئين حول هذه الشهادة، بما في ذلك الموضوعات التي تغطيها، وكيفية الاستعداد لها، والموارد المتاحة.

من يجب أن يحصل على هذه الشهادة؟

هذه الشهادة مثالية للأفراد الذين يمتلكون:

خبرة عملية في التعلم الآلي، بما في ذلك الخوارزميات المختلفة وتقنيات التقييم.
فهم قوي لخدمات AWS، مثل Amazon SageMaker و Amazon S3 و Amazon EC2 و Amazon Lambda.
القدرة على تصميم وبناء أنظمة التعلم الآلي القابلة للتطوير والموثوقة.
خبرة في معالجة البيانات وتحليلها.
الرغبة في إثبات خبرتهم في مجال التعلم الآلي على AWS.

مجالات الاختبار الرئيسية

تغطي شهادة AWS Certified Machine Learning – Specialty خمسة مجالات رئيسية، وهي:

1. تصميم حلول التعلم الآلي (20%): يركز هذا المجال على القدرة على تصميم حلول التعلم الآلي التي تلبي متطلبات العمل المحددة. يشمل ذلك اختيار الخوارزميات المناسبة، وتحديد مصادر البيانات، وتصميم البنية التحتية اللازمة. هنا، يجب فهم تحليل العمليات التجارية و تحديد المشكلات بشكل جيد. 2. تنفيذ حلول التعلم الآلي (24%): يتعلق هذا المجال بتنفيذ حلول التعلم الآلي باستخدام خدمات AWS. يشمل ذلك كتابة التعليمات البرمجية لتدريب النماذج وتقييمها ونشرها. يتطلب هذا المجال معرفة متينة بـ Amazon SageMaker و Python و R. 3. تحسين حلول التعلم الآلي (24%): يركز هذا المجال على تحسين أداء حلول التعلم الآلي. يشمل ذلك ضبط المعلمات الفائقة، وتقليل التحيز، وتحسين قابلية التوسع. فهم التحيز والتباين و التحقق المتبادل أمر بالغ الأهمية هنا. 4. عمليات التعلم الآلي (16%): يتعلق هذا المجال بإدارة عمليات التعلم الآلي، بما في ذلك المراقبة والصيانة والتحديث. يشمل ذلك استخدام خدمات AWS لأتمتة عمليات التعلم الآلي وتتبع أدائها. فهم MLOps و التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) ضروري. 5. الأمان والتوافق (16%): يركز هذا المجال على ضمان أمان حلول التعلم الآلي والامتثال للوائح ذات الصلة. يشمل ذلك استخدام خدمات AWS لتأمين البيانات والنماذج، وضمان الامتثال لمتطلبات الخصوصية. فهم أمن البيانات و الامتثال للوائح مهم.

خدمات AWS الرئيسية المستخدمة في الاختبار

Amazon SageMaker: خدمة التعلم الآلي الكاملة من AWS. تتيح لك بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي بسرعة وسهولة. SageMaker Studio و SageMaker Autopilot هما من الأدوات الهامة.
Amazon S3: خدمة تخزين الكائنات القابلة للتطوير. تستخدم لتخزين مجموعات البيانات والنماذج. فهم تخزين البيانات و إدارة البيانات أمر ضروري.
Amazon EC2: خدمة الحوسبة السحابية. تستخدم لتشغيل مثيلات افتراضية لتدريب النماذج وتشغيل التطبيقات. الحوسبة السحابية و قابلية التوسع هما مفاهيم رئيسية.
Amazon Lambda: خدمة الحوسبة بدون خادم. تستخدم لتشغيل التعليمات البرمجية استجابة للأحداث. الحوسبة بدون خادم و الأتمتة مهمان.
Amazon EMR: خدمة معالجة البيانات واسعة النطاق. تستخدم لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة. معالجة البيانات الكبيرة و Hadoop و Spark ذات صلة.
Amazon Athena: خدمة الاستعلام التفاعلية. تستخدم للاستعلام عن البيانات المخزنة في S3. تحليل البيانات و SQL ضروريان.
Amazon Redshift: مستودع البيانات السحابي. يستخدم لتخزين وتحليل البيانات المنظمة. مستودعات البيانات و تحليل البيانات مهمان.
AWS Glue: خدمة ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل). تستخدم لإعداد البيانات وتحويلها. ETL و جودة البيانات ذات صلة.
Amazon Rekognition: خدمة تحليل الصور والفيديو. تستخدم لإضافة رؤية الكمبيوتر إلى التطبيقات. رؤية الكمبيوتر و التعرف على الصور مهمان.
Amazon Comprehend: خدمة معالجة اللغة الطبيعية. تستخدم لإضافة فهم اللغة الطبيعية إلى التطبيقات. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و تحليل المشاعر ذات صلة.

كيفية الاستعداد للاختبار

1. فهم الموضوعات الرئيسية: ابدأ بفهم مجالات الاختبار الرئيسية والخدمات ذات الصلة. راجع وثائق AWS وشارك في الدورات التدريبية عبر الإنترنت. 2. التدريب العملي: اكتسب خبرة عملية في استخدام خدمات AWS لتنفيذ حلول التعلم الآلي. قم ببناء مشاريع صغيرة لتطبيق ما تعلمته. جرّب النماذج الخطية و الأشجار القرار و الشبكات العصبية. 3. الامتحانات التجريبية: قم بإجراء امتحانات تجريبية لتقييم معرفتك وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين. هناك العديد من الامتحانات التجريبية المتاحة عبر الإنترنت. استخدم تحليل الأداء لتحديد نقاط الضعف. 4. المجموعات الدراسية: انضم إلى مجموعات دراسية عبر الإنترنت أو شارك في دورات تدريبية بقيادة مدربين معتمدين. يمكن أن يساعدك ذلك في الحصول على رؤى جديدة وتبادل المعرفة مع الآخرين. 5. الاستفادة من الموارد المتاحة: استفد من الموارد المتاحة عبر الإنترنت، مثل وثائق AWS والمدونات والمقالات. استخدم البحث عن المعلومات و التعلم المستمر.

موارد مفيدة للاستعداد

AWS Training and Certification: [1](https://aws.amazon.com/training/certification/)
A Cloud Guru: [2](https://acloudguru.com/)
Udemy: [3](https://www.udemy.com/) (ابحث عن دورات AWS Machine Learning)
Whizlabs: [4](https://www.whizlabs.com/)
Official AWS Documentation: [5](https://docs.aws.amazon.com/)

نصائح إضافية للاختبار

إدارة الوقت: خصص وقتًا كافيًا لكل سؤال. لا تقضِ وقتًا طويلاً في سؤال واحد.
قراءة الأسئلة بعناية: تأكد من فهمك للسؤال قبل الإجابة عليه. ابحث عن الكلمات الرئيسية التي تشير إلى الإجابة الصحيحة.
استخدام عملية الاستبعاد: إذا لم تكن متأكدًا من الإجابة، فاستخدم عملية الاستبعاد لإزالة الإجابات غير الصحيحة.
التركيز على السيناريوهات العملية: ركز على فهم كيفية تطبيق خدمات AWS في سيناريوهات عملية. تحليل السيناريوهات و حل المشكلات مهمان.
البقاء هادئًا وواثقًا: حافظ على هدوئك وثقتك بنفسك أثناء الاختبار. تذكر أنك قد استعدت جيدًا.

مفاهيم إضافية ذات صلة

التعلم العميق (Deep Learning): فرع من فروع التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية العميقة.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning): نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل كيفية اتخاذ القرارات لتحقيق هدف معين.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): نوع من التعلم الآلي حيث لا يتم تزويد النموذج ببيانات مصنفة.
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): نوع من التعلم الآلي حيث يتم تزويد النموذج ببيانات مصنفة.
التحسين الزائد (Overfitting): مشكلة تحدث عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد جدًا، ولكنه لا يؤدي أداءً جيدًا على بيانات جديدة.
التحسين الناقص (Underfitting): مشكلة تحدث عندما لا يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد بما فيه الكفاية.
التقييم (Evaluation): عملية تقييم أداء النموذج. الدقة (Accuracy) و الاسترجاع (Recall) و الدقة (Precision) هي مقاييس مهمة.
التحيز (Bias): خطأ منهجي في النموذج.
التباين (Variance): حساسية النموذج للتغيرات في بيانات التدريب.
التجميع (Ensembling): تقنية تستخدم لدمج عدة نماذج لتحسين الأداء.
النماذج المولدة (Generative Models): نماذج قادرة على توليد بيانات جديدة.
النماذج التمييزية (Discriminative Models): نماذج قادرة على التمييز بين الفئات المختلفة.

خاتمة

شهادة AWS Certified Machine Learning – Specialty هي شهادة قيمة يمكن أن تساعدك في التقدم في حياتك المهنية في مجال التعلم الآلي. من خلال الاستعداد الجيد والتدريب العملي، يمكنك زيادة فرصك في النجاح في الاختبار وإثبات خبرتك في بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي على AWS. تذكر أن فهم التحليل الفني و تحليل حجم التداول يمكن أن يكون مفيدًا في فهم سلوك البيانات. بالإضافة إلى ذلك، فإن معرفة استراتيجيات الخيارات الثنائية و مؤشرات التداول المختلفة يمكن أن تعزز قدراتك التحليلية.

خدمات AWS ذات الصلة بالشهادة
الخدمة	الوصف	الأهمية للاختبار
Amazon SageMaker	خدمة تعلم آلي كاملة	عالية جدًا
Amazon S3	خدمة تخزين الكائنات	عالية جدًا
Amazon EC2	خدمة الحوسبة السحابية	متوسطة
Amazon Lambda	خدمة الحوسبة بدون خادم	متوسطة
Amazon EMR	خدمة معالجة البيانات واسعة النطاق	متوسطة
Amazon Athena	خدمة الاستعلام التفاعلية	منخفضة
Amazon Redshift	مستودع البيانات السحابي	منخفضة
AWS Glue	خدمة ETL	منخفضة

```

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين