[Tensorflow Certificate] 준비 및 후기

Writer: Harim Kang

Google ML Bootcamp

저는 지난 2020년 10월부터 Google Developer에서 진행하는 Google ML Bootcamp 프로그램에 참여를 하고 있습니다. 해당 프로그램은 코세라 딥러닝 강의와 관련 자격증 1개에 대하여 비용 지원을 해주는 프로그램입니다. 저는 12월초까지 코세라 딥러닝 강의를 수료하고, 12월말 자격증 시험을 치루어서 합격을 하여 비용을 청구한 상태입니다 :) (Google ML Bootcamp와 관련된 포스팅을 따로 준비 예정에 있으나, 질문이 있다면 해당 게시글의 댓글로 남겨주셔도 괜찮습니다.)

Tensorflow Developer Certificate

Google ML Bootcamp의 수료 기준이 일정에 맞게 코세라 완강과 지정된 자격증 취득입니다. 합격을 하여야 비용 지원을 받을 수 있어서 살짝 부담이 되긴했지만, 그래도 합격하여 제 나름대로의 후기를 작성해보겠습니다.

Tensorflow Certificate란?

tensorflow certificate는 Google Brain에서 만든 시험으로, tensorflow를 활용하여 DL 문제를 해결할 수 있는 능력을 인증해주는 제도입니다. 주요 장점은 3년의 자격기간동안 CV 및 포트폴리오에 자격증으로 기재를 할 수 있습니다. 구체적인 장점은 아래와 같습니다. (https://www.tensorflow.org/certificate?hl=ko)

• 이력서 및 포트폴리오에 기록 가능
• Google Tensorflow Network에 공식 등재
• 온라인 진행
• 쉬운 난이도(단점일수도..)

주요 사항

• 공식 문서
• 응시료는 100달러이며, 해외 결제가 가능한 카드를 필요로 합니다.
• 시험 시간은 5시간이며, 총 5문제가 출제됩니다.
• 온라인으로만 진행되며, 자격증의 유효기간은 총 3년입니다.
• 준비물: 여권 사본
• Tensorflow version: 2.0이상입니다. (게시글 작성일자 기준 2.3 버전으로 진행하였습니다.)
• 불합격시 일정 기간동안 재응시가 불가합니다.
  • 1번째 불합격: 14일 이후 재응시 가능
  • 2번째 불합격: 2개월 이후 재응시 가능
  • 3번째 불합격: 1년 이후 재응시 가능

Pycharm IDE 환경

제가 시험 전에, 기존 사용하던 파이참의 버전은 2020.3 버전이었습니다. 해당 버전은 시험을 위한 plugin이 제공되지 않는 버전이었습니다. (2020-12-23 기준) 그래서 3버전을 지우고 2020.2버전을 새로 다운받았습니다.

• https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/whatsnew/2020-2/

해당 IDE에 익숙해지는 것을 추천드리며, 저도 VScode를 주로 사용하지만 시험을 위해 연습하는 것은 해당 IDE로 연습하였습니다.

• File > Settings > Plugins > 'tensorflow' 까지만 검색하셔도 위의 사진과 같은 플러그인이 나옵니다. 이를 install 하시면 됩니다.
• https://utility.trueability.com/google/tensor-flow/Instructions_for_taking_the_TensorFlow_Certificate_exam.pdf

공식 문서에 잘 나와있습니다. 저는 처음에 Submit and Test model 버튼이 안보여서 당황했는데 다른 문제 갔다가 돌아오니 생겨있었습니다. 약간의 오류인거 같네요.

시험 준비 과정

시험 난이도는 생각보다 쉬웠습니다. tensorflow를 기본에 사용해본 경험이 있고 pycharm도 사용해보아서 그런지 더 쉬운 난이도라고 느꼈던거 같습니다. 그래서 시험 준비를 위한 저의 추천은 두가지로 나누어보겠습니다.

1. Tensorflow에 익숙한 사람
   • https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice 의 무료기간동안 총 16주차의 과제를 모두 풀어본다.
   • 사실 풀어보지 않고 답지가 존재하니까 그 답지의 코드를 이해하기만해도 충분할거 같습니다.
   • 저는 2일간 과제를 다 풀어보고 시험을 바로 진행하였습니다.
2. 익숙하지 않은 사람
   • https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice
   • 해당 강의와 과제를 이해한다면 충분히 시험을 칠 수 있다고 생각합니다.
   • 시간을 좀 써서 과제 코드를 이해하도록 노력하면 좋을 것 같네요.

시험 보기

1. 시험 페이지 접속: https://www.tensorflow.org/certificate?hl=ko에 시험 시작 버튼이 존재합니다.
2. pycharm이 설치되어 있지 않다면 설치해주세요. 2020.2버전을 추천합니다.
3. python을 알맞은 버전으로 설치해주세요. (2020-12월 기준 3.8 버전을 사용하였습니다.)
4. 시험 비용 결제
5. Pycharm 플러그인 설치 및 실행
6. 구글 로그인 → Begin Exam
7. 5시간 5문제 풀기

시험 문제 구성

1. Category 1: Basic / Simple model
   • 간단한 모델을 만들 수 있는지 묻는 문제입니다. 과제와 좀 달라서 당황할 수 도 있지만, 가장 간단한 모델 구성으로 돌려보면 됩니다.
2. Category 2: Model from learning dataset
3. Category 3: Convolutional Neural Network with real-world image dataset
4. Category 4: NLP Text Classification with real-world text dataset
5. Category 5: Sequence Model with real-world numeric dataset

첫 문제를 제외하면 과제와 거의 동일하며, 모델을 훈련시키는 코드를 작성하여 모델을 만들면 됩니다. 모델을 만들고, pycharm 환경의 오른쪽에 Assistant를 누르면, Submit and Test model 버튼을 통해 모델의 점수를 알 수 있습니다.

시험 후기

5점 만점이며, 0점은 뭔가 잘못했거나 문제의 제한사항을 지키지 않았다는 의미입니다. run을 통해 모델을 새로 학습시킬 수 있습니다. 그 후, Submit and Test model 버튼을 통해 생성된 모델을 평가할 수 있습니다.

• 0점이 나올 때는 문제를 정확히 파악하지 못했거나, input이 잘못된 경우입니다. 다시 코드를 꼼꼼히 보아야합니다.
• 애매하게 3-4점이 나올 때, 여러가지 방법이 있어서 공유하고자 합니다.
  1. Data augmentation을 했는지 확인하는 방법
  2. 훈련 epoch를 늘려보는 방법 (충분한 훈련이 안되었을 수 있습니다.)
  3. Layer를 중간에 한층 더 쌓아보기
  4. Callback를 추가하여 가장 최상의 결과에서 훈련을 멈추게 하는 방법 (이 방법을 통해서 5점을 받은 경우가 있습니다.)

시험 시간은 충분하다고 생각되며, 환경 구성이 제일 중요한 것 같습니다.

GPU 환경이 잘 돌아가는지, 직접 간단한 모델을 구성하여 훈련까지 시켜봅시다.

시험 결과

결과는 시험이 끝나자마자 바로 메일로 알려주며, 저는 자격증을 바로 다음날 받아볼 수 있었습니다.

해당 시험은 초심자 수준이라고 생각되며, 자신의 수준에 맞게 시간을 적당히 투자하여 시험을 준비한다면 좋은 결과를 얻을 수 있을거라고 생각됩니다. 다들 화이팅하세요 :)