Tensorflow Developer Certification 합격 후기 (Google Machine Learning Bootcamp 2022, 2022-07-06 기준)

현재 참여중인 Google Machine Learning Bootcamp 2022 에서 영광스럽게도 첫번째로 TensorFlow Developer Certificate 취득을 진행했다는 말씀을 운영자님께 듣게 되었습니다

영광스럽고 한편으로는 아직 더 많은 동료분이나 시험을 준비하는 분들께 도움이 될 수 있는 부분이 있을 것 같아서 생생한 기억과 함께 작성해보았습니다!

시험 전 여러 후기들을 살펴봤고, 저 또한 시험에서 유용하게 활용했던 지식들이나 자체적 경험을 함께 정리했습니다.
2022. 07. 06 기준 시험으로 작성했기에, 추후에 시험 문제는 상이할 수 있습니다.

 

시험 준비

• DeepLearning.AI TensorFlow Developer (coursera)의 Lab 실습을 진행하며 노트북별로 Task, Dataset, 사용 기능에 따라 정리해두었을 때 시험이 수월했습니다
• 외부사이트의 tensorflow certificate 강좌 실습 코드 또한 참고했습니다 (아래 북마크)

GitHub - williamcwi/DeepLearning.AI-TensorFlow-Developer-Professional-Certificate: DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professi

 

환경설정

pycharm : 2021.3 버전

Other Versions - PyCharm

• 저는 windows OS 용으로 Professional 버전을 사용했습니다 (Community or Professional 모두 상관없다고 합니다)
• 버전이 상이하다면 pycharm 에서 "start exam" -> 로그인 이후로 시험 진행 창에서 "Unknown error" 가 나타나 진행되지 않습니다. 저 같은 경우 주말에 설치했지만, 자동업데이트로 올해버전으로 바뀌어 진행이 되지 않아 재설치했습니다.

 

python 3.8 인터프리터 설치

• 로컬에 기본 파이썬 인터프리터로 3.8 이 없다면 이를 설치해야 합니다

 

가상환경 (venv)

• 저는 venv로 설치했고, 해당 가상환경 인터프리터로 로컬 파이썬 인터프리터(3.8)을 설정했습니다.
• 생성 후 pycharm 내에서 terminal을 새로 열면 (venv) 가상환경으로 열리고, 여기서 패키지 설치를 진행합니다

pip install tensorflow==2.7.0 tensorflow-datasets==4.4.0 Pillow==8.4.0 pandas==1.3.4 numpy==1.21.4 scipy==1.7.3

 

Plugin 설치

pycharm 내에서 tensorflow 시험을 진행하기 위한 plugin 을 설치합니다

pycharm 의 File 탭 -> Setting -> Plugins -> Marketplace 탭에서 "TensorFlow Developer Certificate" 을 검색 후 install 합니다

설치가 끝나면 pycharm 을 restart 하도록 권장하므로, 재시작 후에 pycharm 화면의 toolbar 에서 "start exam" 버튼이 있다면 정상적으로 설치된 것입니다.

시험시작을 위해서는, Trueability 사이트에서 redeem을 진행 ->  pycharm 에서 "start exam" 클릭 시 시작됩니다

 

시험 진행

주의사항

• Trueability 사이트에서 redeem 진행 후 99% 이후로는 새 탭으로 candidate portal 페이지 접속 후 start 버튼 활성화가 되어있는지 확인합니다. 만약 있다면 pycharm 에서 바로 시험을 진행할 수 있습니다
•  pycharm에서 "start exam" 클릭을 통해 시험을 시작하면, 로그인 후 인터프리터 설정 시, 자신이 생성한 가상환경의 인터프리터를 설정해야 합니다
• 활성화된 starter.py 따라 "Submit and Test Model" 을 수행하는 문제가 전환됩니다 (Category 1의 starter.py 활성화 시, Category 1 테스트로 전환)
• pycharm 에서 여러 카테고리의 starter.py 을 동시에 띄워놓을 시, 모델을 테스트하기 위한 "View Instructions" 버튼이 눌리지 않았습니다.  이 때는 starter.py 창을 하나만 남기고 다시 시도하니 해결되었습니다.
• Layer의 input, output shape, 모델 하이퍼파라미터나 사용 학습데이터 양 등 문제에서 요구하는 필수 조건이 있습니다. 필수 조건을 수정하여 학습하면 테스트는 0점으로 나옵니다!
• pycharm 에서 모델을 한번도 업로드 및 테스트하지 않은 category 는 0점처리 됩니다. 따라서, 학습된 모델을 각 Category 폴더 내에 복사 후 pycharm 내에 "End Exam 옆 화살표" 클릭 -> View Instructions -> "Submit and Test Model" 을 누르는 것을 통해 업로드와 테스트를 수행할 수 있습니다.
• exam을 위해 자동으로 빌드되었던 로컬 프로젝트는 시험 종료 후 삭제됩니다 (시험 도중 따로 백업 필요)

 

문제유형

Category1 : Simple Regression (DNN)
Category2 : Image Classification : MNIST (CNN)
Category3 : Image Classification : Rock Paper Scissors (CNN)
Category4 : NLP Classification : Sarcasm Detection (BiLSTM)
Category5 : Multivariate Time Series Forecast (Unseen data)

• 시작직후에는 1 ~ 5번까지 요구사항을 파악하며 전처리, 모델 학습에 해당하는 baseline을 먼저 작성하고, 이후에 성능보완을 위해 시간을 투자하시는 것을 권장드립니다
• Colab GPU 환경에서 학습을 진행했고, 가장 오래 걸리는 학습이 6 ~ 7분이였습니다
• 저의 경우 1, 2, 4, 5번은 "Submit and Test"를 5번 눌렀을 때 모두 5/5 가 나왔고, 3번의 경우는 5번 눌렀을 때 한번이 4/5가 나왔습니다
• 문제당 최소 4번 이상 테스트하셔서 가급적이면 안정적으로 5/5가 나오는게 좋다고 생각됩니다
• 저의 경우 optimizer, learning rate, epoch, layer, callback 을 수정했을 때 3~4점 -> 5점 향상에 도움이 되었습니다
• tensorflow 활용 경험이 있으신분들은 저와 유사할 수 있는데, 정석적인 이론이나 경험에 기초해서 Overfitting 을 피하기 위한 skill들을 활용했을 때 오히려 테스트 성능이 좋지 않았습니다. 해당 시험에서는 "간단하게 튜닝해보자" 라는 마인드가 더 도움이 되었습니다 ^^;
• Category 5 의 경우, 실습과 다소 상이한 multivariate 형태의 time series forecast 문제였습니다. 요구된 모델의 output shape 이 (batch, 1) 이 아니라 (batch, timestep, dim) 이였습니다. output layer에 timestep*dim 만큼의 뉴런을 넣어주고 Reshape Layer를 추가하여 해결할 수 있었습니다.

(시험 종료 후 1~2분만에 합격메일을 받았습니다)

 

성장할 수 있도록 좋은 기회와 자료들을 제공해주신 Google ML Bootcamp 에 감사합니다:)

남은기간도 성장을 위해 달려보겠습니다!!

 

P.S. 시험 내내 약 3시간 동안 저에게 smokin out the window, leave the door open 을 열창해준 Bruno Mars 와 Anderson 밀양 박씨에게도 감사의 말씀 전합니다:)

 

Updates

22. 07. 07 pycharm tensorflow plugin 설치 내용 추가, 5번 유형 설명 및 해결 tip 추가

 

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