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google cloud professional machine learning engineer認定

参考ドキュメント

• 公式の説明
• Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Exam（BETA）まで20日
  • ML問題のフレーミング
    • 顧客に最適な問題定義
    • 慎重な問題の読み込み
  • MLソリューションアーキテクチャ
    • GPUとTPUの違い
  • データの準備と処理
    • TFrecordsの役割
  • モデルの開発
    • BQML
    • SparkMLlib
    • AutoML
    • ML API
    • AI Platform
  • MLパイプラインの自動化とオーケストレーション
    • kubeflowパイプライン
• Google Professional Machine Learning Engineer Exam：何を期待するか
• How I cracked the GCP Professional ML Engineer certification in 8 days!

tensorflowの分散トレーニング

• TPU > GPU > CPU
• synronouse training
  • different slices of input data in sync
  • aggregationg gradients at each step
• async training
  • all worker are independent
• mirrored strategy
  • sync
  • GPUs on one machine
  • creates one replica per GPU
  • all variable are mirrored across all replicas
• NVIDIA NCCL
  • all-reduce implementation
• parameter server strategy
  • parameter server
• central storage strategy
  • sync
  • not mirred
• tpu strategy
  • mirred
  • all-reduce

TPUでのトレーニング

• 公式ドキュメント

ai platformでの分散トレーニング

• master, worker, paramter serverのcontainerでトレーニングする
• sklearn, xgboost等はサポートされない
• ベイス最適化がある

説明可能なAI

• アルゴリズム
  • Integrated Gradients
  • XAI
  • Sampled Shaplely
• AutoML tableもサポート

kubeflowパイプライン

精度

• 再現率
• 適合性
• F1
• AUCROC > AUCRP(クラスバランス不変)