4차 산업혁명을 시작하여 점점 컴퓨터 프로그램, 인공 지능, 소프트웨어 개발에 대한 관심도가 확장되고 있습니다.
IT산업이 날로 발전하고 경쟁시장도 점점 확대되고 있습니다. 물론 확대되가는 만큼
그에 따른 전문인력의 수요도 늘고 있죠. IT계열에서도 관련부서의 개발 능력이 더욱 다양하고
폭넓게 발굴되고 있어 많은 분야를 창출해내고 있는데요, 그만큼 개발능력평가시험 종류도 계속해서 많아지고 있습니다.
오늘은 이 IT산업 개발 분야 중 하나인 딥러닝과 딥러닝에 대중적으로 알려진
텐서플로우 자격증의 정의와 개발 능력에는 어떤 세계가 있는지 파헤쳐 연구해보도록 하겠습니다.
딥러닝과 머신러닝, 이 분야는 대체 어떤 개발분야일까요. 우선 딥러닝이라 하면
인공지능의 기술에 연관된 기술이라고 할 수 있는데요.
인공지능의 개발은 빅데이터를 기반으로 만드는 기술이기 때문에 이 데이터를 어떻게
구현하여 구체화시킬 것인지 접근할 필요가 있습니다. 이 방식이 바로 머신러닝이라고 하는데요.
이 머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 학습하여 판단하고 예측하는 기술입니다.
하지만 초기 머신러닝의 접근방식은 AI 기술을 완벽하게 구현해내기에 무리였었죠.
성능 구현은 가능하지만 인간 수준까지 올라오지 못하는 인식 기능의 장애로 잦은 오류가 발생했었습니다.
그래서 완전한 머신러닝을 실현하는 '딥러닝'기술을 개발하였던 것이죠.
텐서플로우 개발자 자격증은 구글에서 직접 공인한 인공지능 관련 자격증으로
텐서플로우를 사용하여 모델을 구축하고 문제를 해결하는 능력을 테스트하는 평가입니다.
텐서플로우 개발자 자격증을 취득하기 위해서는 몇가지 스킬을 익혀야 하는데요.
텐서플로우에서 제공하는 스킬 리스트는 아래와 같습니다.
Use TensorFlow 2.x. TensorFlow 2.x를 사용하십시오. Build, compile and train machine learning (ML) models using TensorFlow. TensorFlow를 사용하여 기계 학습 (ML) 모델을 빌드, 컴파일 및 교육하십시오. Preprocess data to get it ready for use in a model. 모델에서 사용할 수 있도록 데이터를 사전 처리합니다. Use models to predict results. 모델을 사용하여 결과를 예측하십시오. Build sequential models with multiple layers. 여러 레이어로 순차적 모델을 구축하십시오. Build and train models for binary classification. 이진 분류를위한 모델을 구축하고 훈련시킵니다. Build and train models for multi-class categorization. 다중 등급 분류를위한 모델을 구축하고 훈련시킵니다. Plot loss and accuracy of a trained model. 훈련된 모델의 플롯 손실 및 정확도. Identify strategies to prevent overfitting, including augmentation and dropout. 확대 및 제거를 포함하여 과적 합을 방지하기 위한 전략을 식별합니다. Use pretrained models (transfer learning). 사전 훈련 된 모델을 사용하십시오 (전송 학습). Extract features from pre-trained models. 사전 훈련 된 모델에서 형상을 추출합니다. Ensure that inputs to a model are in the correct shape. 모델 입력이 올바른 모양인지 확인하십시오. Ensure that you can match test data to the input shape of a neural network. 테스트 데이터를 신경망의 입력 형태와 일치시킬 수 있는지 확인하십시오. Ensure you can match output data of a neural network to specified input shape for test data. 신경망의 출력 데이터를 테스트 데이터의 지정된 입력 형태와 일치시킬 수 있는지 확인하십시오. Understand batch loading of data. 데이터의 배치 로딩을 이해합니다. Use callbacks to trigger the end of training cycles. 콜백을 사용하여 훈련주기 종료를 트리거합니다. Use datasets from different sources. 다른 소스의 데이터 세트를 사용하십시오. Use datasets in different formats, including json and csv. json 및 csv를 포함한 다른 형식의 데이터 세트를 사용하십시오. Use datasets from tf.data.datasets. tf.data.datasets의 데이터 세트를 사용하십시오.
텐서플로우는 응시료가 따로 있습니다. 구글에서 시행하는 공인 시험으로 100불을 내야 하며
시험시간은 5시간동안 100점 만점에 90점 이상 취득해야 합니다.
자격증의 유효기간은 총 3년이며 시험을 한번 탈락하면 일정기간에는 시험을 따로 응시할 수 없습니다.
첫번째 시험의 경우 탈락을 받으면 두번째 시험은 14일 이후 가능하며 두번째 시험 이후
탈락하면 2개월 후 세번째 시험이 응시가 가능하며 세번째 시험을 탈락하면 1년 뒤에 시험을 응시할 수 있습니다.
오늘은 텐서플로우 개발자 자격증에 대해서 알아봤습니다.
IT산업에서 개발 능력을 키워간다는 것은 자신의 직무능력에서 경쟁력을 확실히 쌓아나가는 과정이니
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