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Amazon AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	Exploratory Data Analysis: This topic covers sanitizing and preparing data for modeling and performing feature engineering. Additionally, it discusses analyzing and visualizing data for ML.
主題 2	Modeling: The topic of modeling deals with framing business problems as ML problems, choosing the suitable model(s) for a given ML problem, training ML models. It also discusses hyperparameter optimization and evaluation of ML models.
主題 3	Machine Learning Implementation and Operations: Building ML solutions for performance, availability, scalability, resiliency, and fault tolerance is discussed in this topic. It also focuses on suitable ML services and features for a given problem. Lastly, the topic delves into applying basic AWS security practices to ML solutions and deploying and operationalizing ML solutions.
主題 4	Data Engineering: It discusses creating data repositories for ML, identifying and implementing a data ingestion solution. Lastly, the topic delves into identifying and implementing a data transformation solution.

參考：https://d1.awsstatic.com/training-and-certification/docs-ml/AWS%20Certified%20Machine%20Learning%20-%20Specialty_Exam%20Guide%20(1).pdf

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