初心者のpythonistから認定されたTensorFlow開発者に2か月で移行する方法

卒業式を大学に渡した日のことを今でも覚えています。それから私は安堵のため息をついた。これは学士号を卒業することを意味したからだ。しかし、私はすぐに退屈に打ち負かされました。何もすることはありませんでした、世界はパンデミックに捕らえられました。私は本当に怠惰から私を救う新しい職業を見つけたかったのです。 この投稿では、自己分離の退屈さが2か月足らずでCertifiedTensorFlow開発者になるのにどのように役立ったかを共有したいと思います。そして、これは私が以前にPythonでプログラミングしたことがないという事実にもかかわらずです。ここでは、さらに、私が使用した資料へのリンクのリストを示し、自分自身の新しい知識分野を習得し、認証の準備をします。

バックグラウンド

私は勉強するのが大好きです。知識への渇望から、パンデミックに関するニュースや記事をたくさん読むようになりました。その時、X線の分析に基づいて肺炎とCOVID-19を区別することができる新しいシステムを作成している研究者のグループについての記事に出くわしました。



この記事では、プロジェクトで「人工知能」と「ニューラルネットワーク」を使用していると述べています。これはすぐに私に興味を持った。人間はどのようにしてX線を分析できる機械を作り、訓練することができたのでしょうか？人工知能には医学教育さえないという事実から始めましょう。そして彼は90％以上の精度を達成しました！これが私の深い学習のウサギの穴への旅の始まりです。



要するに、私はそれを友人と話し合い、TensorFlow（およびKeras）の存在を知りました。そして、好奇心を持ってこのトピックに関するさまざまな資料を研究し続けているときに、著者がTensorFlowの認定開発者になった経緯について語っている記事に出くわしました。



ここで私は自分自身に挑戦し、そのような証明書を取得できるかどうか疑問に思いました。確かに、これには十分な時間がないのではないかと心配していました。実は私は仕事に行くつもりだったのですが、それに加えて、ほぼ同時に、私の修士課程が始まりました。また、Pythonでのプログラミングについては何も知りません。目標を達成できますか？



学部では、数理上の問題を解決するための応用数学を学びました。これは、私がより高度な数学と統計に精通していることを意味し、回帰と時系列が何であるかを知っています。しかし、Pythonに関する私の知識はほぼゼロでした。当時私が知っていた言語はRだけでした。Rはデータを扱う人々のニーズを満たすことができる非常に用途の広い言語であることがわかりましたが、残念ながらこの言語は認定試験の受験には適していませんでした。



TensorFlowでの認定は、独学のデータサイエンティストおよびAIサイエンティストとしての私の旅の主要なマイルストーンになります。おそらく私はすでに自分自身について十分に話しました。TensorFlowについて話す時が来ました。

TensorFlowプラットフォームとは何ですか？なぜそれを学ぶのですか？

一言で言えば、TensorFlowは広く使用されている機械学習プラットフォームです。



TensorFlowについて詳しく説明すると、機械と深層学習の分野でプロジェクトを作成するためのすべてのニーズをカバーする無料のオープンソースフレームワークが私たちの前にあることがわかります。このフレームワークを使用すると、データの前処理からトレーニングやモデルの展開まで、幅広いタスクを解決できます。 TensorFlowは、もともとGoogleの内部ニーズを対象としており、GoogleBrainチームによって開発されました。現在、このフレームワークは文字通りどこでも使用されています。



それでは、TensorFlowを学ぶ必要がある理由について説明しましょう。このプラットフォームは多くの問題を解決できるという事実と、想像以上に普及しているという事実です。あなたはそれについて知らなくても、TensorFlowで作成されたサービスを使用している可能性が高いです。





Gmailスマートリプライのデモンストレーション（ソース）



Gmailのスマートリプライ機能を使用したことがありますか？このメカニズムは、人工知能の機能に基づいています。これは、電子メールの内容に基づいて、電子メールに対する3つの可能な応答をユーザーに提供します。スマートリプライエンジンは、TensorFlowを使用して構築されています。



Twitterアカウントのフィードを駆動するものを知っていますか？ WPS OfficeのOCR（Image to Text）メカニズムは何に基づいていますか？写真を分析するときに、VSCOはどのようにユーザープロファイルを推奨しますか？これらはすべて、TensorFlowの使用方法の例です。



この記事が書かれた時点で、TensorFlowは約4年しか存在していませんでした。さらに、このプラットフォームは、私たち全員が毎日使用する多くのプロジェクトで使用されています。 COVID-19 X線認識について私が言及した記事では明示的に言及されていませんでしたが、それを書いた研究者もTensorFlowを使用した可能性があります。



将来的には、深層学習と人工知能の技術が向上するにつれて、深層学習技術を実装するサブシステムとしてTensorFlowが使用される、より多くの製品、サービス、科学研究の出現が期待できます。



機械学習とデータサイエンスの実践者は、このプラットフォームに精通していることで恩恵を受けます。そして、私はこの考えに駆り立てられて、TensorFlowの認定開発者になることに興味を持ちました。あなたは以前に同じような考えを持っていたかもしれません。たぶん、あなたはこの記事を読んでいる間にこれについて考えています。TensorFlowを学ぶ理由はあなた自身にあるかもしれません。いずれにせよ、認証の準備をすることにした場合は、次のセクションで詳細を確認できます。

認定の詳細

TensorFlowデジタルバッジ（ソース）



TensorFlow認定試験はPythonを使用して実施されます。この試験では、TensorFlowPythonライブラリと関連するAPIを使用します。 1回の試行には100ドルかかります。最初の試行が失敗した場合、同じ金額を支払い、2週間で2番目の試験に合格することができます。試験料金やその他の同様の事項の詳細については、こちらをご覧ください。



この試験は、TensorFlowを使用したニューラルネットワークの作成とトレーニング、画像認識、自然言語処理、時系列の操作という4つの主要な部分で構成されています。試験に合格するときは、PyCharmIDEを使用する必要があります。



試験マニュアルを見た後、勉強の計画を立て始めました。まず、Pythonプログラミングを理解し、次にTensofFlowを習得する必要がありました。

研究の最初の月

たぶんあなたは何も見逃さずにこれまで読んだことがあるかもしれません、たぶんあなたはここにジャンプしただけです。いずれにせよ、私がどこから始めたのかを思い出させてください。私は応用数学の平均的な学生で、忙しくすることは何もなく、Pythonプログラミングの経験もありませんでした。この学生は、2か月で認定TensorFlow開発者になることを突然熱望しました。



ここから、この2か月間にどのように何を勉強したかについての話を始めます。



最初の月、私はPythonを学んでいました。どうしてこんなに早くこの言語でプログラミングすることを学ぶことができたのですか？私は最初にHackerRankに行きましたそしてPythonで問題を解決し始めました。多くのタスク。自分では対処できないことがあったときは、すぐに他の人の解決策を探し始めました。解決策をざっと見ても問題を解決できない場合は、他の人の考えを徹底的に分析し、解決策の本質を理解し、自分にとって何が役立つかを強調しました。



私はこれを2週間行っています。その後、どこを見なくても、難しい問題も含めて、ほとんどの問題を解決することができました。



残りの2週間はどうしましたか？ YouTubeで無料のPythonチュートリアルを視聴しました。はい、正確に。自由。レッスン。ユーチューブで。



もちろん、資料が適切に構成されている実際のPythonコースに登録する機会がある場合は、必ずそうする必要があります。以下にリンクする3つのビデオコースは、Pythonをより速く学ぶために、自分で選択しました。



これらのビデオは「無料」であり、視聴者はトレーニング証明書を受け取らないため、特に人気はありません。実際のところ、これは私が非常に価値があると思うトレーニングコースです：

• Python for Beginners. Python. , , (, , ), . , . , Python .
• Python for Data Science Full Course. Python- -. . Keras TensorFlow. , , , .
• Pythonを使用したデータ分析。モデルを作成してトレーニングする前に、データを準備し、前処理する必要があります。どういうわけか、これはしばしば忘れられます。このコースは主に、データ収集、プログラムへのロード、クリーニング、視覚化などの問題に専念しています。このようなデータの操作により、データをよりよく理解できます。これは、データをさらに操作するすべての人にとって有益です。

通常のPythonコースに登録する予定ですが、これら3つのビデオで必要なものがすべて得られました。そのようなコースも見ている場合は、見ながらメモを取り、自分でコードを書いて、彼らが教えてくれることを試してみてください。

研究の2ヶ月目

私は2か月目の研究を、CourseraにあるDeepLearning.AI TensorFlow Developer ProfessionalCertificateで過ごしました。この専門分野のコースは、Googleの人工知能であるLawrence Maroneyと、deeplearning.aiの創設者であるAndrewNgによって教えられています。



専門分野には4つのコースが含まれます。それらのそれぞれは、前述の試験トピックの1つに対応します。 1つのコースは4週間続きますが、当時はこれが私の最も重要な職業だったので、私は1日で毎週の資料を勉強しました。



各コースを修了した後、休みを取りました。この日、私はコードを試し、コースに関連するアイデアをゆっくりと探求しました。



結局、各コースを完了するのに5日かかりました。コースの資料を確認するのに4日かかり、別の日は休憩して学んだことを確認するのに費やしました。その結果、専門分野全体を20日で完了することができました。



各コースにはプログラミングタスクが含まれていました。私はこれらの任務を真剣に受け止めました。たとえば、最良の結果を得るために、ニューラルネットワークのハイパーパラメータを実験するのに何時間も費やしました（学習を開始すると、それが何であるかがわかります）。このようなことを行うことで、試行錯誤を繰り返しながら、ニューラルネットワークモデルを作成する方法を本能的に理解することができます。



クラスの資料には、データセット、記事、その他の追加資料へのリンクが含まれている場合がありました。コースを完了するためにこれらすべてを学ぶ必要はありませんでしたが、好奇心から、私はこれらのリソースの多くに取り組みました。コースは主に練習に焦点を当てていました。しかし、彼らは通常、アンドリュー・ウンのビデオへのリンクを与えられ、そこで彼は理論の説明とともに、いくつかのことをより明確に明らかにしました。

代替材料

認定を受けるために私がした方法を勉強する必要はありません。たとえば、Courseraで有料の専門分野を修了する代わりに、他の資料に頼ることができます。

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. , , , . 10-16 , .
• YouTube, TensorFlow. , . , , . Coursera, , . , , , . Keras TensorFlow.

Courseraで選択したすべてのコースを終了した後、4日間かけて学んだことを確認し、試験マニュアルを読み直しました。準備2ヶ月目の25日から受験を開始しました。



決定的な日が来ました。ちなみに、これが最初の質問への回答が記載されたチートシートです（誰かが理解していない場合、私は冗談です）。明らかな理由で、試験の詳細に立ち入ることはできませんが、以下に、試験の準備と合格に関するいくつかの所見とヒントを示します。

1. , — IDE. , IDE PyCharm. IDE, , , , . PyCharm, , .
2. . , ( , ). , , . .
3. . . , . , , ( , , IDE ).
4. . , , . , . — , .
5. モデルは、GoogleColabやAWSなどの外部プラットフォームのリソースを使用してトレーニングできます。試験を開始する前に、外部プラットフォームで作業したモデルを保存してPyCharmにロードする方法を学びます。モデルは.h5形式で保存する必要があります。

試験の準備中にうまくいった場合、および試験計画に含まれるすべてを習得した場合は、合格する必要があります。マニュアルには賢明な推奨事項が含まれていると自信を持って言えます。試験に記載されているトピックについての知識を評価することにより、試験の準備ができているかどうかをテストできます。



AMDプロセッサを搭載し、個別のグラフィックカードを備えていないラップトップを使用して試験を受けました。同時に、Google Colabの機能に頼る必要があったのは一度だけで、大きなデータセットを使用する問題を解決しました。あなたは、あなたのコンピュータが試験に適しているかどうかを理解するために、それに関するいくつかの実際的な問題を解決することができます。試験に合格するにはモデルをアンロードする必要があるため、コンピューターではなく、インターネット接続の速度と安定性について心配する価値があると思います。

試験結果

試験を終えるとすぐに、試験に合格したことを知らせるメールが届きました。試験に合格したことを確認する公式のデジタル証明書が2週間以内に送信されます。LinkedInのプロフィールに添付できます。



証明書は3年間のみ有効です。これは、2023年にもう一度試験を受ける必要があることを意味します。それまでにTensorFlowと深層学習業界全体がどのように発展するかを推測することしかできません。そして、試験に合格することが今よりも簡単になることを願っています。

結果と将来の計画

もちろん、これで終わりではありません。これは始まりにすぎない。 AIテクノロジーを学ぶ最初のマイルストーンは、TensorFlow認定であり、それは私に大きな刺激を与えました。この証明書は、データサイエンスの世界への私の扉になりました。これは少し奇妙なことです。なぜなら、通常、意欲的なデータサイエンティストになると、深い学習はケーキの上のアイシングのようなものだからです。



証明書を取得できて、仕事を始めて勉強する数日前にこの記事を書くことができて良かったです。 2か月の準備期間中、私は完全に新しい趣味に専念しました。人工知能技術は、実際の問題を解決するための無限の可能性を私たちに与えてくれます。



私の自習へのアプローチが最善だとは思わないことを指摘したいと思います。あなたはまだそれに取り組むことができます。時間に制限のない人にとっては、私がそうであったように急ぐ価値はないかもしれません。そして、勉強の過程で、彼らが彼ら自身のプロジェクトを作成することは良いことです。この学習へのアプローチは私のものよりも優れていると思います。現在、私はTensorFlowの認定開発者ですが、独自のプロジェクトを作成してGitHubに配置する必要があります。これは、この記事を公開した後に行うことです。これにより、知識とスキルを向上させることができます。



人工知能の世界とそれに関連するすべてのものは、革新、発見、科学的進歩に満ちた急成長している現象であると私は確信しています。これが現代技術の最先端です。ここには、人々がまだ学び、探求していないことがたくさんあります。必要に応じて、この世界の一部になることもできます。私はしたかった。そして、検疫中に退屈して、彼は旅を始めました。



認定TensorFlow開発者になることを計画していますか？