Некоторые полезные советы и подсказки для сдачи экзамена GCP Machine Learning

Отказ от ответственности. Взгляды, мысли и мнения, выраженные в блоге, принадлежат исключительно автору и не обязательно его работодателю, организации, комитету или другой группе или отдельному лицу.

Если вы находитесь на этой странице, значит, вы принадлежите к любой из этих категорий:

  • Запланированный экзамен GCP ML и поиск правильных ресурсов и стратегии для подготовки к нему
  • Узнайте больше об этом экзамене и разработайте свою стратегию подготовки к нему до планирования

Неважно, к какой категории вы принадлежите, этот блог поможет вам и даст вам обзор одного из самых сложных сертификационных экзаменов.

Недавно я сдал экзамен по машинному обучению GCP с первой попытки, не имея предварительной сертификации GCP (что не рекомендуется), но имел предыдущий опыт работы с GCP. Экзамен был довольно сложным, но вы легко справитесь с ним, если у вас есть хороший опыт в машинном обучении и понимание различных вариантов использования машинного обучения и сервисов GCP.

Давайте начнем с понимания этого экзамена сначала с его официальной страницы.

Что такое экзамен Google Cloud Professional по машинному обучению?

Экзамен Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (MLPE) — это сертификационный экзамен, который проверяет способность кандидата проектировать, создавать и поддерживать модели машинного обучения (ML) на Google Cloud Platform (GCP). Он предназначен для людей, хорошо разбирающихся в концепциях машинного обучения и имеющих опыт использования инструментов и технологий машинного обучения в GCP.

Чтобы получить сертификат Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, кандидаты должны сдать экзамен MLPE. Экзамен состоит из вопросов с несколькими вариантами ответов и вопросов с несколькими вариантами ответов, которые проверяют знание кандидатом принципов машинного обучения, а также его способность применять эти знания в реальных сценариях.

Для подготовки к экзамену MLPE кандидаты должны иметь практический опыт использования инструментов и технологий машинного обучения GCP, включая TensorFlow, Cloud Machine Learning Engine и Cloud AI Platform. Они также должны быть знакомы с концепциями машинного обучения, такими как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и оценка моделей.

Экзамен MLPE предлагается на нескольких языках и может быть сдан в центре тестирования или онлайн через экзамен под наблюдением. Сертификация действительна в течение двух лет, после чего кандидаты должны пройти повторную сертификацию, чтобы сохранить свой статус.

Зачем сдавать экзамен по машинному обучению Google Cloud Professional?

Есть несколько причин, по которым люди могут решить сдать экзамен Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (MLPE):

  1. Карьерный рост. Получение сертификата Google Cloud Professional Machine Learning Engineer может продемонстрировать потенциальным работодателям, что у вас есть навыки и знания для разработки и создания моделей машинного обучения в GCP. Это может сделать вас более конкурентоспособным кандидатом на работу и может привести к продвижению по вашей текущей работе или к новым возможностям трудоустройства.
  2. Профессиональное развитие. Экзамен MLPE проверяет ваши знания концепций машинного обучения и вашу способность применять их в реальных сценариях. Подготовившись к экзамену и сдав его, вы сможете лучше понять машинное обучение и расширить свой набор навыков в этой области.
  3. Признание. Сертификаты Google Cloud Professional признаны ведущими в отрасли и могут продемонстрировать коллегам, коллегам и клиентам, что у вас есть навыки и знания для работы с технологиями Google Cloud.
  4. Повышение производительности. Получив сертификат MLPE, вы сможете повысить свою эффективность на текущей работе или на будущих должностях, связанных с машинным обучением в GCP. Экзамен проверяет ваше знание принципов машинного обучения и вашу способность применять эти знания в реальных сценариях, поэтому, готовясь к экзамену и сдавая его, вы можете лучше понять машинное обучение и улучшить свои способности решать проблемы с использованием машинного обучения на GCP. .

В целом, экзамен Google Cloud Professional Machine Learning Engineer может дать людям ценные знания, навыки и признание в области машинного обучения на GCP, что может привести к карьерному росту и повышению производительности на своих должностях.

Каковы предварительные условия экзамена по машинному обучению Google Cloud Professional?

Формальных требований к экзамену Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (MLPE) нет. Тем не менее, перед сдачей экзамена кандидатам рекомендуется иметь следующие навыки и опыт:

  1. Хорошее понимание концепций машинного обучения. Кандидаты должны быть знакомы с такими концепциями машинного обучения, как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и оценка моделей.
  2. Практический опыт работы с инструментами и технологиями машинного обучения GCP. Кандидаты должны иметь опыт использования инструментов и технологий машинного обучения GCP, включая TensorFlow, Cloud Machine Learning Engine и Cloud AI Platform.
  3. Опыт проектирования и внедрения моделей машинного обучения. Кандидаты должны иметь опыт проектирования и внедрения моделей машинного обучения в GCP, включая выбор подходящих алгоритмов и методов для различных типов данных и бизнес-задач.
  4. Знакомство с продуктами и услугами GCP. Кандидаты должны иметь общее представление о продуктах и ​​услугах GCP, в том числе о том, как их использовать для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.

Хотя эти навыки и опыт не требуются для сдачи экзамена MLPE, они могут значительно увеличить ваши шансы на успех на экзамене. Если у вас нет этих навыков или опыта, рекомендуется приобрести их в ходе практической работы, курсовой работы или других учебных ресурсов перед попыткой сдачи экзамена.

Как подготовиться к экзамену Google Cloud Professional Machine Learning?

Чтобы подготовиться к экзамену Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (MLPE), вы можете предпринять несколько шагов:

  1. Ознакомьтесь с содержанием и форматом экзамена. Чтобы понять, что будет рассматриваться на экзамене, ознакомьтесь с руководством по экзамену MLPE, в котором описаны темы и навыки, которые будут проверены на экзамене. Вам также следует ознакомиться с форматом экзамена, в том числе с типами вопросов, которые будут задаваться, и с ограничением по времени экзамена.
  2. Получите практический опыт работы с инструментами и технологиями машинного обучения GCP. Чтобы подготовиться к экзамену, важно иметь практический опыт использования инструментов и технологий машинного обучения GCP, включая TensorFlow, Cloud Machine Learning Engine и Облачная платформа ИИ. Вы можете получить этот опыт через практические проекты, курсовую работу или работая над реальными проектами машинного обучения.
  3. Познакомьтесь с концепциями и принципами машинного обучения. Чтобы хорошо сдать экзамен, вы должны хорошо разбираться в концепциях и принципах машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и оценку моделей. Вы можете ознакомиться с этими концепциями в курсовых работах, учебниках или онлайн-ресурсах.
  4. Сдайте пробные экзамены. Чтобы понять, какие вопросы будут заданы на экзамене, и проверить свои знания и навыки, вы можете пройти пробные экзамены. Практические экзамены могут помочь вам определить области, в которых вам необходимо продолжить изучение, и помочь вам лучше ознакомиться с форматом экзамена.
  5. Подумайте о том, чтобы пройти курс или программу обучения. Чтобы лучше подготовиться к экзамену, вы можете пройти курс или программу обучения, посвященную машинному обучению в GCP. Эти программы могут обеспечить структурированное обучение и помочь вам приобрести навыки и знания, необходимые для успешной сдачи экзамена.

ТЕМЫ ДЛЯ РАССМОТРЕНИЯ:

  • Обрамление проблем ML
  • Архитектура ML-решений
  • Проектирование систем подготовки и обработки данных
  • Разработка моделей машинного обучения
  • Автоматизация и организация конвейеров машинного обучения
  • Мониторинг, оптимизация и поддержка решений ML

ДРУГИЕ ТЕМЫ И УСЛУГИ:

  • Метрики - кривая ROC и AUC, точность, отзыв
  • Регуляризация L1 и L2, регуляризация отсева
  • Исчезающие градиенты, взрывающиеся градиенты, мертвые единицы ReLU
  • Объяснимый ИИ, инструмент «Что, если», Tensorflow, ускорители — CPU, GPU, TPU
  • Распределенное обучение — TPUStrategy, MirroredStrategy, MultiWorkerMirroredStrategy, ParameterServerStrategy, CentralStorageStrategy и т. д.
  • MLOps, TFX, Kubeflow, CI/CD (тестирование AB и Canary, разделение трафика)
  • BigQuery ML, GCP ML API, Natural Language API, Vision API, Audio API

В настоящее время программа экзамена PMLE была обновлена, чтобы сосредоточиться на Google Cloud Vertex AI, унифицированной платформе для всего рабочего процесса ML вместо старой платформы AI. Выполняя эти шаги и практикуя свои навыки, вы можете повысить свои шансы на успех на экзамене Google Cloud Professional Machine Learning Engineer.

Список ресурсов для подготовки к экзамену GCP ML

Вот список ресурсов, которые вы можете использовать для подготовки к экзамену Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (MLPE):

  1. Документация Google Cloud: Google Cloud предоставляет обширную документацию по своим инструментам и технологиям машинного обучения, включая TensorFlow, Cloud Machine Learning Engine и Cloud AI Platform. Вы можете использовать эту документацию, чтобы узнать, как использовать эти инструменты и технологии, а также получить практический опыт работы с ними.
  2. Руководство по экзамену GCP MLPE: Руководство по экзамену MLPE описывает темы и навыки, которые будут проверены на экзамене. Просмотр этого руководства поможет вам понять, что будет рассматриваться на экзамене, и поможет вам сосредоточиться на учебе.
  3. Ускоренный курс Google Cloud Machine Learning: Этот бесплатный онлайн-курс, предоставленный Google Cloud, охватывает основные концепции машинного обучения и способы их применения с использованием инструментов и технологий машинного обучения GCP.
  4. Практический экзамен GCP MLPE. Практический экзамен MLPE — это образец экзамена, который поможет вам ознакомиться с форматом экзамена и типами вопросов, которые будут задаваться на экзамене. Вы также можете проверить WhizLabs.
  5. Сосредоточьтесь на Vertex AI. Поскольку Vertex AI является основной платформой для запуска рабочих процессов машинного обучения в Google Cloud, вы можете закрепить свое понимание платформы с помощью следующих ресурсов:
    – Посмотрите Серия YouTube по Vertex AI для общего обзора/подведения итогов
    . Изучите различные реализации рабочего процесса машинного обучения в репозитории Google Cloud Platform GitHub по Vertex AI и в Codelabs. Учтите, что руководства в обоих источниках могут частично совпадать
    – Прочтите официальную документацию по Vertex AI от начала до конца
    – Также выполните задание Создание и развертывание решений машинного обучения на основе Vertex AI если вы еще не
  6. Обучение GCP MLPE: Google Cloud предлагает различные варианты подготовки к экзамену MLPE, включая обучение под руководством инструктора и онлайн-курсы. Эти программы могут обеспечить структурированное обучение и помочь вам приобрести навыки и знания, необходимые для успешной сдачи экзамена.
  7. Учебники и онлайн-ресурсы по машинному обучению. Существует множество учебников и онлайн-ресурсов, в которых рассматриваются концепции и принципы машинного обучения. Чтение этих ресурсов может помочь вам лучше понять машинное обучение и подготовиться к экзамену. Вот некоторые из ресурсов:
    а. Подготовка к сертификации Google Cloud: профессиональный сертификат инженера по машинному обучению
    б. Подготовка к экзамену Google Professional Machine Learning Engineer
    c. Подготовка к сертификации Google Cloud: инженер по машинному обучению
    d. Подготовка к экзамену Google Professional Machine Learning Engineer

Используя эти ресурсы и практикуя свои навыки, вы можете повысить свои шансы на успех на экзамене Google Cloud Professional Machine Learning Engineer.

Я бы порекомендовал обязательно ознакомиться с Руководством по экзамену GCP MLPE и Схемой обучения инженера по машинному обучению, чтобы получить полное представление о целях экзамена и рекомендуемых ресурсах для подготовки к экзамену. В дополнение к этим ресурсам я также получил практический опыт работы с ML на платформе GCP, чтобы получить практическое понимание концепций и методов, которые помогли на экзамене.

Это все, что касается моего опыта сдачи экзамена по машинному обучению GCP. Единственное, что вам нужно сделать сейчас, это выбрать правильные ресурсы, подготовить свой план и начать обучение.

Если вы найдете это полезным, не стесняйтесь поделиться им. Вы также можете оставить комментарий или связаться со мной по LinkedIn, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы.

Приятного обучения и удачи на экзамене!