Введение

С навыками, связанными с инженером по машинному обучению, если мы ищем первоклассные сертификаты на рынке, то есть одно имя, которое приходит всем на ум, а именно сертификация Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Certification. Давайте рассмотрим эту сертификацию и то, как мы можем подготовиться к ней.

Цели обучения

  1. Кто такой инженер по машинному обучению?
  2. Типичный конвейер машинного обучения
  3. Почему Google Cloud Platform?
  4. Конвейер машинного обучения в GCP
  5. О сертификации машинного обучения Google
  6. Руководство по экзамену
  7. Путь обучения
  8. Дополнительные ресурсы

Кто такой инженер по машинному обучению?

Профессиональный инженер по машинному обучению отвечает за проектирование, создание и производство моделей машинного обучения для решения бизнес-задач. Инженеры по машинному обучению умеют:

  • Выбор и построение моделей
  • Интеграция с конвейерами данных
  • Построение пайплайнов моделей
  • Версии моделей
  • Развертывание моделей
  • Масштабирование и обеспечение соблюдения SLA, связанных с задержкой, пропускной способностью и т. д.
  • Мониторинг различных показателей производительности модели, например. QPS (количество запросов в секунду), задержка и т. д.
  • Знаком с разработкой приложений, управлением инфраструктурой, проектированием данных и безопасностью

Типичный конвейер машинного обучения

Этот типичный конвейер представляет собой итеративный подход, который включает следующие этапы:

  • Сбор данных. На этом этапе мы обычно собираем данные из различных источников.
  • Предварительная подготовка данных. Поскольку мы собираем данные из различных источников, необходимо подготовить данные перед их отправкой в ​​модели машинного обучения. На этом этапе мы обычно удаляем нулевые значения и делаем данные пригодными для машинного обучения.
  • Выберите модели машинного обучения. Поскольку у нас много моделей машинного обучения, необходимо выбрать лучшие модели машинного обучения на основе данных.
  • Обучение модели машинного обучения. После выбора модели необходимо ее обучить.
  • Оценка модели машинного обучения. После обучения модели машинного обучения необходимо оценить модель для расчета точности модели.
  • Настройка модели. Если показатели не на должном уровне, необходимо настроить модель.
  • Развертывание модели. Как только вы будете удовлетворены показателями модели, мы, наконец, сможем развернуть модели.
  • Прогнозирование модели: после развертывания модели в наборе данных теперь мы можем прогнозировать желаемые результаты.
  • Мониторинг модели. После того, как прогноз сделан, необходимо отслеживать модель.
  • Обслуживание моделей. Если вы не получаете желаемых результатов, обновите свои модели или поддерживайте их.

Почему Google Cloud Platform?

Google — лидер в области облачных технологий и машинного обучения. Он предоставляет набор инструментов/технологий, которые значительно облегчают нашу работу. Поскольку разработка точно настроенной модели машинного обучения является такой сложной задачей. Давайте посмотрим на набор инструментов, доступных в Google Cloud AI Stack:

Источник: Google

Конвейер машинного обучения в GCP

При работе с машинным обучением одной из самых больших проблем является интеграция набора инструментов и технологий. Эту проблему можно решить, разработав модели машинного обучения в облаке.

Облако предоставляет набор технологий и инструментов. Мы можем легко интегрировать их вместе для моделей машинного обучения. Давайте посмотрим, как мы можем разработать конвейер машинного обучения на Google Cloud Platform.

О сертификации машинного обучения Google

Сертификация Google Cloud Professional Machine Learning — одна из самых сложных сертификаций на рынке. Сертификация Google в области машинного обучения — это действительно важно. Google — лидер в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

  • Эта сертификация длится 2 часа для ответа на 60 вопросов.
  • Вопросы в рамках этого экзамена имеют уникальный сценарий
  • Регистрационный взнос для этой сертификации составляет 200 долларов США.
  • Он доступен на двух языках: английском и японском.
  • Все вопросы с множественным выбором и множественным выбором принимаются удаленно или лично в тестовом центре.
  • Экзамен можно сдавать в двух режимах:
    Сдать онлайн-экзамен под наблюдением из удаленного места, ознакомиться с требованиями онлайн-тестирования
    Сдать экзамен под наблюдением на месте в центре тестирования, Найти тест центр рядом с вами.
  • Зарегистрируйтесь на экзамен по адресу: https://webassessor.com/googlecloud

Руководство по экзамену

Вот список тем, включенных в экзамен:

Обозначение проблем машинного обучения

  • Преобразование бизнес-задач в варианты использования ML. Соображения
  • Определение проблем машинного обучения
  • Определение критериев успеха бизнеса
  • Выявление рисков для осуществимости решений ML

Архитектура решений машинного обучения

  • Разработка надежных, масштабируемых и высокодоступных решений машинного обучения
  • Выбор подходящих аппаратных компонентов Google Cloud
  • Разработка архитектуры, отвечающей требованиям безопасности в разных секторах/отраслях.

Проектирование систем подготовки и обработки данных

  • Изучение данных (EDA)
  • Построение конвейеров данных
  • Создание входных функций (инженерия функций)

Разработка моделей машинного обучения

  • Строительные модели
  • Учебные модели
  • Тестирование моделей
  • Обучение и обслуживание модели масштабирования

Автоматизация и организация конвейеров машинного обучения

  • Разработка и внедрение обучающих пайплайнов
  • Внедрение конвейеров обслуживания
  • Отслеживание и аудит метаданных

Мониторинг, оптимизация и обслуживание решений машинного обучения

  • Мониторинг и устранение неполадок решений ML
  • Настройка производительности решений машинного обучения для обучения и обслуживания в производственной среде

Путь обучения

Вот схема обучения для подготовки к этой сертификации:

  1. Основы больших данных и машинного обучения. Этот курс поможет вам начать работу с большими данными Google Cloud и продуктами машинного обучения, такими как BigQuery, Cloud SQL, Dataproc и другими. В этом вводном курсе вы узнаете, как наилучшим образом обрабатывать данные и создавать модели машинного обучения для своих нужд.
  2. Основные задачи по данным, машинному обучению и ИИ в Google Cloud: это значок навыка, который используется для проверки знаний. Он охватывает инструменты GCP, такие как BigQuery, Cloud Speech API и AI Platform.
  3. Машинное обучение в Google Cloud Platform. В этом курсе вы будете экспериментировать со сквозным машинным обучением в Google Cloud, начиная с построения стратегии, ориентированной на машинное обучение, и заканчивая обучением модели, оптимизацией. и производство
  4. Автоматизация взаимодействия с ИИ в Центре управления: это значок навыка, который говорит о том, что взаимодействие с ИИ в контакт-центре должно быть разговорным и похожим на человека. Это также поможет вам научиться создавать виртуального агента, проектировать диалоговые потоки для вашего виртуального агента и добавлять телефонный шлюз к виртуальному агенту.
  5. Усовершенствованное машинное обучение с Tensorflow на платформе Google Cloud: это курс, который научит вас создавать масштабируемые, точные и готовые к работе модели для структурированных данных, данных изображений, временных рядов и текст на естественном языке, а заканчивается построением рекомендательных систем
  6. Изучение моделей машинного обучения с помощью объяснимого ИИ: это значок навыка, позволяющий получить практическую практику с объяснимым ИИ — набором инструментов и платформ, которые помогут вам разрабатывать интерпретируемые и инклюзивные модели машинного обучения и развертывать их. с уверенностью
  7. Основы MLOps: это курс, в котором рассказывается об инструментах MLOps и передовых методах развертывания, оценки, мониторинга и эксплуатации производственных систем машинного обучения в Google Cloud.
  8. ML Pipelines on Google Cloud: это курс, который поможет вам понять, как реализовать конвейеры ML с помощью непрерывного обучения и практики CI/CD, чтобы повысить скорость разработки и развертывания вашего рабочего процесса ML, автоматизацию и возможность масштабирования с вашими данными в Google Cloud

Дополнительные ресурсы

Рекомендуемые курсы:

Этот курс поможет вам освоить базовые знания о машинном обучении и подготовит вас к прохождению дополнительных курсов для прохождения сертификации машинного обучения Google.

Отсканировать для регистрации:

Ускоренный курс по машинному обучению от Google: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

Для понимания различных терминов и понятий, связанных с машинным обучением и рекомендациями:

Различные ресурсы по ИИ:

Различные репозитории Github:

Сбор набора данных для машинного обучения:

Операции машинного обучения:

Познакомьтесь с Google Colaboratory:https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#scrollTo=P-H6Lw1vyNNd

Другие ресурсы:

Вывод

Сертификация Google Cloud Professional Machine Learning — один из самых сложных экзаменов на рынке. Сдав этот экзамен, вы, несомненно, откроете новые возможности в своей карьере. Эта сертификация не только проверяет знания участников, но и проверяет практическое применение различных инструментов на Google Cloud Platform. GCP является лидером в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и получение сертификата от Google — это лучшее, что вы можете получить в своей карьере.

𝐒𝐭𝐚𝐲 𝐜𝐨𝐧𝐧𝐞𝐜𝐭𝐞𝐝 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐮𝐬!

Подпишитесь на наш YouTubeканал, чтобы получать больше такого информативного Контента!

Следуйте за нами на: 𝐅𝐚𝐜𝐞𝐛𝐨𝐨𝐤, 𝐓𝐰𝐢𝐭𝐭𝐞𝐫, 𝐋𝐢𝐧𝐤𝐞𝐝𝐈𝐧, 𝐈𝐧𝐬𝐭𝐚𝐠𝐫𝐚𝐦, 𝐈𝐧𝐬𝐭𝐚𝐠𝐫𝐚𝐦, 𝐈𝐧𝐬𝐭𝐚𝐠𝐫𝐚𝐦

Присоединяйтесь к нашему мощному сообществу из 3400+ участников meetup, где мы регулярно делимся своими знаниями о данных, машинном обучении, искусственном интеллекте и многих других технологиях.

Наслаждайтесь обучением!