2023年12月1日 星期五

【AWS上課心得分享】考取AWS認證後,對機器學習(ML)應用更加了解,解決公司從地端升級線上使用的需求!

 




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賴致瑋

參加課程:MLOps Engineering on AWS
取得認證:AWS Certified Machine Learning–Specialty認證

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為什麼想來上課及考取證照?

近年來AWS、GCP、Azure三大公雲平台崛起,以往企業都以私有雲做為公司內部系統架設,但這些往往需耗費大量的設備與人事成本,如果需要有新功能的推出,所花費的成本更加可觀。現在AI技術日新月異,不斷的有不同的應用程式推陳出新,公有雲剛好可以解決這個問題,讓我們可以享受最新服務的當下,又有著安全可靠的系統。


我原先的職務內容為專案經理,但是近年來AI的興起,公司內部開始要求要將既有產品導入AI,因此公司指派我研發關於公司產品的AI模型,以利於產品精進與後續推廣。


再加上公司近期與AWS合作密切,因此有要求部分員工進修AWS相關課程,由於之前我沒有任何AWS相關的施作經驗,在這兩種因素下,被公司指派來恆逸參加AWS課程以學習相關知識,並考取AWS Certified Machine Learning–Specialty證照。





上課心得 

AWS內含非常多種應用套件,雖然大多數的套件都有不同的功能,但是有少部分的套件功能有所重疊,所以學習起來非常困難與複雜。


第一次來恆逸教育訓練中心上課,上的是MLOps Engineering on AWS』,對於沒有相關平台基礎,也沒有上過任何AWS相關課程,甚至也沒有AWS平台操作經驗的我,就被公司指派需要考取AWS Certified Machine Learning – Specialty證照。一開始我非常的徬徨,不知道要怎麼開始準備,也不知道會考什麼樣類型的題目,還好公司讓我可以來恆逸上課,讓我可以從頭開始學。


雖然AWS Certified Machine Learning – Specialty證照要考試的內容與「MLOps Engineering on AWS」課程有所差異,可是恆逸的老師從頭開始教起,MLOps Engineering on AWS為進階課程,會直接提到很多AWS套件的功能及應用,因為班上大多數的同學都跟我一樣沒有相關的經驗,對這些上課內容都非常的陌生,老師有發現這樣的狀況,更改了部分上課方式,用更淺顯易懂的說明方式,甚至使用其他課程中的說明,來讓我們可以更加容易理解整個的系統。






上課過程中,對備考證照最有幫助的地方 

AWS Certified Machine Learning – Specialty認證考試,除了會考AWS套件的功能之外,其中有很大一部分的內容會考Machine Learning的相關知識,像是資料探勘中的迴歸:線性迴歸、邏輯迴歸、K近鄰;分類:多項樸素貝葉斯(貝氏分類);分群:K 均值(K-Means)、階層式分群、DBSCAN、最大期望演算法;隨機森林、XGBoost、主成份分析(PCA)、TSNE等專業知識,這些本來都是課程中所沒有的,可是老師知道我們要考取相關證照,都有在課程講到相關的方法時,用另外的簡報說明這些方法,讓我們除了學習到原本AWS套件的使用之外,也可以學習到Machine Learning的相關知識,讓我們受益頗豐。


除了專業知識上的學習,課程中也有很多時間讓我們可以實際操作的時間,AWS在操作部分解釋的非常詳細,都有專屬的課程網頁,可以一步一步的教我們如何操作系統,而且當操作如果遇到問題時,隨時都可以舉手發問,老師都會熱心且專業的回答我們所提出的問題。然後每次的操作都有3次,讓我們除了在課堂中學習,亦可以回家複習。


上課的最後,老師也有詳細說明考試可能會考的方向與出題的種類,讓我們知道準備的方向,因為考試的範圍實在太廣,如果靠自己摸索很難可以抓到重點,所以老師這樣的提點對我來說非常的重要。


之後我也順利地考到AWS Certified Machine Learning – Specialty證照,這讓我在工作中可以有更專業的知識來面對客戶,使用平台,精進公司產品。


 

學習後回到工作上,有助於機器學習ML領域的實務應用

上完這次課程對我來說最有用的部分是Amazon SageMaker建置、訓練和部署機器學習 (ML) 模型功能,因為現在研發相關模型都是在地端進行測試,當我可以部署在公有雲上面時,可以增加大家的使用率,也可以藉由大家的使用不斷的去精進我的模型。


一般來說,如果我們單純使用地端的Machine Learning Model,如果在使用的過程中遇到評估參數出現問題時不會主動告警,可是如果使用Amazon SageMaker Model Monitor可以解決這個問題,而且無須撰寫相關程式,使用起來非常方便。因為ML模型通常需要不斷的修正與更新,在更版的部分如果使用Amazon Comprehend模型版本控制非常方便做版本管控。


考到AWS Certified Machine Learning – Specialty證照,讓我對於AWS系統在ML這塊的應用有著相當程度的了解,讓我們可以從地端的使用升級成線上的使用,解決了當初公司派訓來恆逸上課的主要目的與需求。





AWS Certified Machine Learning–Specialty認證








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