クラウド機械学習エンジニア認定試験

クラウド機械学習への移行には、データ科学の原理とクラウドアーキテクチャの両方をしっかりと把握する必要があります。この書面ガイドは、プロダクショングレードの機械学習ワークフローを習得することで、専門家の認定を受ける準備をするために、そのギャップを埋める助けとなります。 基礎的なクラウドとAIの概念から、拡張可能な機械学習モデルの設計、構築、展開まで進む。実世界のアーキテクチャパターンを研究することで、パイプラインの自動化、プロダクションでのモデルのモニタリング、最新のMLOpsの実装方法を学ぶ。 学ぶことは クラウド機械学習の基本的な概念，用語，データパイプラインアーキテクチャを理解する。 また，Ｖｅｒｔｅｘ　ＡＩとＭＬＯｐｓフレームワークを用いて，エンドツーエンドＭＬパイプラインを設計し，構築する。 クラウド上でのモデル訓練，ハイパラメータチューニング，分散訓練戦略を構成する。 また，ロバストな監視とロギングを実装しながら，バッチおよびリアルタイム予測のためのモデルを展開する。 また，基本的なプロンプトエンジニアリングと検索増強生成（ＲＡＧ）を含む現代の生成的ＡＩパターンを適用する。 クラウド環境における機械学習ワークロードのトラブルシューティング，最適化，セキュリティの実践。 モデル開発，パイプライン自動化，高度な展開戦略に移る前に，必須の用語とデータ準備技術を説明する。明確な書面による説明，アーキテクチャの解説，実用的なコードスニペットを通して学ぶ。 クラウドＭＬエンジニアやデータサイエンティストになりたい人に向けたコースである。 今日から読み始めて、クラウド機械学習の専門知識を身につけ、次のステップに進む。