요놈은 아직 베타시험으로 한글이 지원되지 않습니다. 2024년 말부터 지원된다고 하니 언어 이슈가 있으신 분은 그때 보세요오...
오랜만에 자격증 취득기로 돌아왔습니다. 이번에 AWS에서 AI/ML 관련 자격증이 새로 나왔습니다.
- AI Practitioner
- ML Engineer Associate
이중 AI Practitioner를 도전해 보았습니다.
https://aws.amazon.com/ko/certification/certified-ai-practitioner/
AWS Certified AI Practitioner Certification | AWS Certification | AWS
클라우드 경력으로 전환하는 개인에게는 AWS Certified Solutions Architect - Associate를 권장합니다. 데이터, AI, 기계 학습 분야 경력을 쌓고자 하는 개인에게는 AWS Certified Data Engineer - Associate 및/또는 AWS C
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베타이다 보니 응시료가 저렴한 편 입니다. 다만 문제가 다른 Practitioner 시험과 다르게 85문항이나 됩니다. 이거 생각보다 고통스럽습니다. 문제도 전부 영어다 보니 머리아프고(영어 잘하면 괜찮...) 시간도 매우 촉박합니다.
시험 문제는 대부분 Sagemaker와 Bedrock 관련된 문제들로 출제되며 간간히 보안을 위한 IAM이나 데이터셋을 위한 Artifact, Glue, S3가 튀어나옵니다.
후석 학습을 보자면 지도학습/비지도학습/반지도학습/강화학습 이를 위한 데이터셋은 어떻게 준비되고 해당 데이터로 학습을 할때 발생 가능한 과적합과 과소적합에 대한 내용들...
https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/
과적합이란 무엇인가요? - 기계 학습의 과적합 설명 - AWS
훈련 데이터 세트를 다양화하고 조정하거나 아래와 같은 다른 데이터 과학 전략을 사용하여 과대적합을 방지할 수 있습니다. 조기 중지 조기 중지는 기계 학습 모델이 데이터의 노이즈를 학습
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이런 데이터셋을 잘 다룬다면 학습을 실제로 돌릴 Sagemaker 이건 정말 단골처럼 엄청 많이 나옵니다.
- Sagemaker canvas
- Sagemaker clarify
- Sagemaker jumpstart
- Sagemaker ground truth
- Sagemaker Model Card
- Sagemaker model registry
참고로 위 기능을 아는게 다가 아니라 각 평가에 대한 지표들과 언제 어떤 평가지표를 사용할 수 있는지도 꼭 알고 있어야 합니다.
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-accuracy-evaluation.html
Accuracy - Amazon SageMaker
For binary classification, we recommend using the 'binary' averaging strategy, which corresponds to the classic definition of precision.
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이 도큐먼트에 있는 내용을 외워 가시면 좋습니다 :)
그리고 AI/ML 하거나 기초통계학을 배운 분이라면 지겹게 보았을 혼동행렬도 잘 파악해야 합니다.
이렇게 평가를 다 하면 실 개발 및 모델 학습과 데이터에 대한 책임 있는 설계 및 사용에 대한 문제가 나옵니다. AI 서비스를 제공하는데 있어서 윤리의식 비슷한 것 같은데 이게 AWS의 AI Service Card라고 발표된 내용이 있습니다.
Introducing AWS AI Service Cards: A new resource to enhance transparency and advance responsible AI | Amazon Web Services
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are some of the most transformative technologies we will encounter in our generation—to tackle business and societal problems, improve customer experiences, and spur innovation. Along with the widesp
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책임감 있는 AI 사용 방식을 제시하는 일종의 설명서라 할 수 있습니다. 자세한건 아래의 백서를 읽어보세요.
https://d1.awsstatic.com/responsible-machine-learning/responsible-use-of-machine-learning-guide.pdf
자 평가까지 끝났다면 이제 사용해 봐야겠죠? 최근 LLM이 화두이다 보니 Prompt Engineering 관련 문제가 많이 보였습니다. Few shot prompt, one shot prompt, reg, fine-tunning, instruction tuning 등등등...자세한것은 알 필요 없지만 개념을 알고 가야합니다. 특히 Prompt Engineering 관련된 문제는 자주 나옵니다. 보안과 관련하여도 연관되서 출제되니 https://www.promptingguide.ai/kr/techniques/react
ReAct Prompting – Nextra
A Comprehensive Overview of Prompt Engineering
www.promptingguide.ai
이 독스는 한번 꼭 읽어 보세요.
이렇게 시험 응시 준비가 끝나면 베타시험을 예약하고 당당하게 영어와 씨름하시면 됩니다. 영어라서 그런지 몰라도 CLF랑 비교하면 난이도가 미친것 같았습니다. 일단 AI/ML도 전문 분야가 아니라면 어려운 단어들이 엄청 나옵니다.
그래서 점수 턱걸이 했습니다 725/1000..ㅠㅠ 절대 쉬운 시험이 아닙니다(한글이면 사실 쉬었을지도 모름...) 그래도 어찌저찌 합격은 했으니..
뱃지 자랑 한번 해주고 참고로 베타 시험 통과하면
만료없는 이런 뱃지를 1+1으로 주니 베타시험 만만하다 싶으면 꼭 도전해서 받아가세요!