認定資格取得に向けた準備として、2 日間のトレーニング イベントを無料でご利用いただけます。今すぐご登録ください

Professional Machine Learning Engineer

Professional Machine Learning Engineer は、Google Cloud テクノロジーに加え、実績のある ML モデルと技術の知識を使用して、ビジネス上の課題を解決する ML モデルを設計、ビルド、製品化します。ML エンジニアは、ML 開発プロセス全体において責任ある AI について検討し、他の職種と密接に連携して長期にわたるモデルの適切な運用を実現します。ML エンジニアは、モデル アーキテクチャ、データ パイプライン内のインタラクション、指標の解釈方法の全般に加え、アプリケーション開発、インフラストラクチャ管理、データ エンジニアリング、データ ガバナンスの基本コンセプトに精通している必要があります。ML エンジニアは、モデルのトレーニング、再トレーニング、デプロイ、スケジューリング、モニタリング、改良について理解し、スケーラブルなソリューションを設計、作成して最適なパフォーマンスを実現します。

Professional Machine Learning Engineer 認定試験では、以下に関する能力が評価されます。

  • action/check_circle_24px Sketch で作成。
    ML 問題の枠組み
  • action/check_circle_24px Sketch で作成。
    ML ソリューションの設計
  • action/check_circle_24px Sketch で作成。
    データ準備 / 処理システムの設計
  • action/check_circle_24px Sketch で作成。
    ML モデルの開発
  • action/check_circle_24px Sketch で作成。
    ML パイプラインの自動化とオーケストレーション
  • action/check_circle_24px Sketch で作成。
    ML ソリューションのモニタリング、最適化、メンテナンス

この認定試験について

時間: 2 時間

登録料: $200(税別)

言語: 英語

試験の形式: 多肢選択式

試験の実施方法:

a. 遠隔監視オンライン試験を受験する方は、オンライン テストの要件をご確認ください。

b. テストセンターでオンサイト監視試験を受ける方は、お近くのテストセンターをこちらから検索してください

必須条件: なし

推奨される経験: Google Cloud を使用したソリューションの設計と管理の 1 年以上を含む、3 年以上の業界経験。

試験の概要

ステップ 1: 実務経験を積む

Machine Learning Engineer 試験を受験するには、Google Cloud プロダクトおよびソリューションの実務経験が 3 年以上あることが推奨されます。構築を開始するには、一部のプロダクトの Google Cloud の無料枠を最大で 1 か月間、無料でお試しいただけます。

Google Cloud の無料利用枠をお試しください

ステップ 2: 試験内容を理解する

試験ガイドには、試験に出題される可能性があるトピック一覧が掲載されています。ガイドをお読みになり、ご自身のスキルが試験のトピックと一致しているかどうかをご確認ください。

試験ガイドを見る

ステップ 3: 模擬試験を受ける

Machine Learning Engineer 試験の対象となる可能性のある質問の形式とサンプル コンテンツをよく理解してください。

模擬試験を受ける

ステップ 4: トレーニングでスキルを完成させる

ステップ 5: 受験日を選択する

リモートまたはお近くのテストセンターで受験するオプションを選択して登録します。

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