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garret
Tensorflow Developer Certificate 취득 후기 (for mac) 본문
2024.03.06 취득한 따끈따끈한 텐서플로 자격증 취득 후기!
약 6일정도 준비했고, 결과는 합격ㅎㅎ
Tensorflow Developer Certificate란?
구글 텐서플로 팀에서 만든 Tensorflow 인증 자격시험으로, Tensorflow로 딥러닝 모델을 만드는 과정을 평가한다.
가격은 약 100USD. (나의 경우, 구글 머신러닝 부트캠프에서 준 쿠폰으로 무료로 시험을 봤다.)
TensorFlow 개발자 인증서 받기 - TensorFlow
TensorFlow 인증 프로그램을 통과하여 TensorFlow를 활용한 딥 러닝 및 ML 문제 해결 숙련도를 입증하세요.
www.tensorflow.org
시험공부
Coursera 인강
코세라의 Tensorflow Developer Professional Certificate를 보면서 공부했다. (구글 머신러닝 부캠출신이라 무료수강)
사실 이론 설명은 머신러닝 구글부캠하면서 들었던 코세라 시리즈가 훨씬 자세하게 설명해주는 것 같고,
아래 강의에서는 Lab 코드, 과제 코드 위주로 공부하는 걸 추천한다.
DeepLearning.AI 텐서플로 개발자
DeepLearning.AI에서 제공합니다. 무료로 등록하십시오.
www.coursera.org
또한, 아래 블로그가 자격시험 실전문제가 자세하게 정리되어 있어서, 시험 볼 때, 정말 많은 도움이 되었다.
🧩Tensorflow Certification 취득하기 - part 5. 실전 (Rock-Paper-Scissors)
Rock-Paper-Scissors (가위 바위 보) Convolution Neural Network (합성곱 신경망)를 활용한 이미지 분류 (Image Classification) >For this task you will build a classifier for
velog.io
자격시험 구매 및 신원 인증
시험을 보려면 가장 먼저, 시험 구매 및 신원인증이 필요하다.
아래 링크로 들어가 Google 로그인을 진행한 후, 시험 구매 및 신원인증을 진행하면 된다.
TrueAbility Google Certifications
Registering and entering ID and payment information After you accept the open_in_new Terms of Service, you will purchase the exam, log in with a Google Account (if you do not have one, you will be able to create one during the login process), upload your p
app.trueability.com
쿠폰이 있는 경우, 쿠폰번호를 적으면 카드 번호 기입 불필요.
신원인증은 신분증 사진(또는 카메라 촬영), 본인 사진(또는 카메라 촬영) 2가지를 제출하면된다.
신원인증은 약 5분정도 소요되며, 성공/실패 결과는 메일로 확인할 수 있다.
일단 여기까지만 해두면, 나중에 바로 시험 볼 수 있는 거 같다.
Anaconda 설치 및 Pycharm 설치
Google Tensorflow 자격시험은 가상환경에서 실행되므로, conda 환경이 필수적.
Pycharm은 아래 링크에서 설치
PyCharm 다운로드: JetBrains가 만든 전문 개발자용 Python IDE
www.jetbrains.com
Python 환경 구축 및 Pycharm에 환경 연결
아래 2가지 공식문서를 참고해서 Python 환경 구축 및 Pycharm 환경 세팅을 하면 된다.
1. 수험자 핸드북
https://www.tensorflow.org/extras/cert/TF_Certificate_Candidate_Handbook.pdf
2. 환경세팅 가이드
https://www.tensorflow.org/extras/cert/Setting_Up_TF_Developer_Certificate_Exam.pdf
환경세팅 가이드가 영어라 어렵다면, 아래 유튜브 링크를 참고해서 세팅하면 된다.
단, Python 3.9로 가상환경 세팅을 해야한다는 점 참고. (2024.03 기준)
영상에서는 Python, tensorflow, numpy 등 다른 라이브러리도 설치해서 나도 동일하게 진행했었다.
블로그 작성하면서 가이드북을 다시 확인해보니까, Python 3.9로 가상환경 만들고 Pycharm에만 연결해놓으면, 시험 시작할 때, 시험 framework가 알아서 필요한 라이브러리를 버전별로 구축해주는 것 같다.
Ready for exam
다시 Truability사이트로 돌아와서 Redeem을 누르고 시험 시작
Provisioning Environment가 99%에서 10분 넘게 미동이 없어서 새로고침을 했더니
아래와 같이 시험이 준비되었다는 페이지가 떴다. (automatically refresh한다면서,,,왜 안해)
Pycharm에서 Start Exam을 누르면 아래와 같이 Base Python Interpreter를 고르라는 화면이 뜬다.
여기서 보이는 interpreter를 고르면 안되고, ... 클릭
Users/.../anaconda3/envs/가상환경이름/bin/python3.9 선택 - Ok
그럼 아래와 같이 필요한 Requirement가 설치되면서 시험 환경이 최종적으로 세팅된다.
Start Exam 눌러서 시험 시작!
시험이 실제 어떻게 이뤄지는 지는 아래 영상에서 확인할 수 있다.
시험 문제
내가 받은 시험 문제는 아래와 같았고, 점수는 (5/5/5/4/5)을 받아 합격했다.
시험보면서 느꼈던 거는 모델링은 다 비슷비슷하고,
신규 데이터가 나올때를 대비해, 데이터 전처리부분을 많이 연습하면 좋을 거 같다.
1번.
1개의 Dense Layer구축한 Linear Regression
2번.
Fashion MNIST classification model
3번.
German traffic sign image dataset으로 multi-classification model 구축
4번.
Sarcasm data with NLP
5번.
Household Electric Power Consumption 시계열 예측
Tip
- 애매하게 3,4점이 나온다면 epoch를 늘리거나 optimizer 종류 변경해 모델 다시 돌리고 재제출해보기.
- 1번에서 모델링을 문제없이 잘 만들었는데 계속 0점이 나오는 경우가 있었다. (애초에 1번은 틀릴 구석이 거의 없음..Dense layer만 1개 쌓으면 끝나서) 계속 resubmit 누르거나, epoch를 1000으로 올렸더니 5점으로 통과...아마 주어진 데이터가 너무 적어서 생기는 문제인 거 같기도 하고, 정확한 원인은 잘 모르겠다.
총평
해당 시험에서는 Tensorflow.Keras.Sequential 모델을 만들게 된다. (functional, class형 모델 X)
Tensorflow와 딥러닝 기초를 배운 사람은 따볼만 한 듯!
구글 머신러닝 부캠에서 준 쿠폰 덕에 취득한 자격증이라 뿌듯하다. (내 돈 주고 딸만한 자격증인지는 잘 모르겠다..)