텐서플로우 자격증(TensorFlow Developer Certificate) 준비 과정과 취득 후기, 미응시 시 환불 방법

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🤷🏻‍♀️ 서론

계기

작년 DSC의 ML 담당 Core Member 분께서 슬랙에 텐서플로우 자격증 취득 후기와 공부 방법에 대해 자세하게 적어주신 적이 있었다. 그 때는 머신러닝에 관심이 1도 없을 시절이라 그냥 신기하고 대단하다고 생각하며 넘어갔지만, 머신러닝을 공부하고 있는 지금 한 번 ML 관련 자격증에 도전해 보면 좋을 것 같았다.

또, 나는 PyTorch만 쓸 줄 알고 TensorFlow는 하나도 모르는데, 이번에 자격증 취득을 목표로 텐서플로우를 한 번 공부해 보고 싶었다. 머신러닝 엔지니어를 대상으로 최근에 한 설문조사 결과를 보니 약 70% 정도가 PyTorch를 사용하고, 나머지 30% 정도가 TensorFlow를 사용한다고 답변했지만, 현업에서 머신러닝 엔지니어로 일하고 계신 분들의 이야기를 들어보니 아직까지 텐서플로우를 사용하는 기업이 많아 꼭 공부해야겠다 싶었다. 그리고 2022년 Solution Challenge에서 자연어 처리 모델을 만들어 보려고 하는데, Google이 주최한 행사니 Google의 기술을 하나라도 더 사용하고 싶었다.

시험 응시 결과

글 제목에 '취득 후기'라고 이미 말했지만 아무튼 합격했다. 모델 제출 후 24시간 이내 결과가 나온다고 했는데, 제출하자마자 메일이 왔다. 

합격 메일

 

🤖 TensorFlow Developer Certificate 자세히 알아보기

TensorFlow 개발자 인증서 받기 - TensorFlow

 

시험에 응시하기 전에 위 사이트를 꼭 정독하자. 

이 시험을 통과하게 되면 TensorFlow 팀에서 인정한 텐서플로우 개발자로서 텐서플로우 커뮤니티에 등록할 수 있게 된다. 시험 응시비는 100달러(약 12만원)이며, TrueAbility라는 대행 사이트를 통해 시험을 등록할 수 있다. 시험은 PyCharm 환경에서 5시간동안 진행되며, 총 5문제가 출제된다. Python 3.8 이상, TensorFlow는 2.7.x 버전, PyCharm 2021.3 버전이 필요하다. 더 자세한 시험 환경에 관한 안내는 여기서 확인할 수 있다. PyCharm에서 TensorFlow Certificate 플로그인을 설치하면 PyCharm을 통해 시험을 볼 수 있는 환경이 만들어지는데, 각 문제의 요구에 따라 학습시킨 모델을 PyCharm 환경에서 바로 평가할 수 있다. 총 5개의 문제가 출제되며, 문제별로 5점 만점으로 점수가 매겨진다. 뒤로 갈수록 문제의 난이도가 높아진다.

 

📚 공부 방법

공부는 12월 10일에 시작했다. 자격증 문제는 총 5개인데, 보통 1번 문제는 텐서플로우 튜토리얼에서 나온다고 들어서 텐서플로우 튜토리얼을 따라가며 공부했다. 튜토리얼에 있는 모든 챕터를 보지는 않았으며, 내가 본 챕터는 다음과 같다. 여기서 다루는 모든 내용은 이후에 소개할 코세라의 텐서플로우 자격증 심화 과정 강의에서 모두 다루므로, 시간이 없다면 굳이 텐서플로우 튜토리얼은 보지 않아도 된다. 

• 초보자를 위한 빠른 시작
• 전문가를 위한 빠른 시작
• 기본 분류: 의류 이미지 분류
• 영화 리뷰를 사용한 텍스트 분류

텐서플로우 자격증 공식 사이트를 보면 추천하는 강의가 2개가 있다. 하나는 Coursera의 deeplearning.ai TensorFlow Developer Certificate 특화 과정이고, 하나는 Udacity의 딥러닝을 위한 TensorFlow 입문 과정 강의다. 나는 익숙한 플랫폼인 Coursera의 특화 과정을 선택했다. 12월 11일에는 코세라 7일 무료 체험을 신청하고, 하루는 텐서플로우 자격증 공부하고 하루는 다른 공부하는 식으로 체험용 일주일을 꽉 채워 수강했다. 

TensorFlow Developer Certificate 특화 과정은 총 4개의 강좌로 이루어져 있다. 모든 강좌는 4주차 분량으로, 강좌가 주차별로 나누어져 있지만 한 주차에 해당하는 내용이 적은 편이라 하루 안에 4주차 분량을 모두 들을 수 있다. 첫 강좌인 Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning은 조금의 이론과 간단한 머신러닝 예제를 배우며, 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 맛보는 수준으로 다룬다. Convolutional Neural Networks in TensorFlow에서는 CNN을 사용한 이미지 분류 모델을 구현하는 것을 중심 주제로 하며 Transfer Learning과 Augmentation을 배운다. 세번째 강좌인 Natural Language Processing in TensorFlow에서는 단어 임베딩과 시퀀스 모델을 다룬다. 마지막 강좌인 Sequneces, Time Series and Prediction에서는 딥러닝을 통해 시계열 데이터를 분석하고 값을 예측하는 방법을 배운다. 뒤로 갈수록 내용이 어려워지는데, 시계열 예측은 컴퓨터 비전과 자연어 처리와 달리 한 번도 접해본 적이 없는 분야라 특히 더 어려웠다.

첫번째 강좌와 두번째 강좌는 과제를 꼭 제출해야 성취도가 올라가는데, 세번째 강좌와 네번째 강좌는 과제 제출이 선택사항이다. 하지만 이 과제를 풀어보는 것이 시험 통과에 크게 도움이 되므로 꼭 한 번씩 풀어보고 가자. 모든 과제를 다 하고 넘어가기엔 무료 체험 기간이 너무 짧다 싶으면 강의만 무료 체험 기간에 모두 다 듣고 강의 공식 GitHub 레포지토리에서 과제만 나중에 풀어도 좋다. 과제 말고 강의 중간중간에 소개해 주는 Laboratory 코드들도 모두 한 번씩 따라 쳐보거나, 적어도 한 줄 씩 읽어보며 이해는 하고 넘어가자.

요약: 공부할 때 참고한 자료들

• 초보자를 위한 빠른 시작
• 전문가를 위한 빠른 시작
• 기본 분류: 의류 이미지 분류
• 영화 리뷰를 사용한 텍스트 분류
• deeplearning.ai TensorFlow Developer Certificate 특화 과정
• 강의 공식 GitHub 레포지토리

 

전체 시험 프로세스

TrueAbility에서 응시 자격을 구매하기 위해서는 본인 인증이 필요하다. 여기서 필요한 것은 웹캠과 주민등록증(혹은 여권, 운전면허증)이다. 안내말에는 여권이 아니면 안될 것 같이 나와있지만, 주민등록증으로도 인증이 가능하다. 웹캠으로 주민등록증의 앞면과 뒷면을 찍고, 마지막으로 본인 얼굴이 나오도록 셀카를 찍어야 한다. 구매 후 하루 정도 지나면 본인 인증이 끝나며, 시험을 응시할 수 있는 기회가 주어진다.

시험 환경을 세팅하기 위해 체크해야 할 것은 PyCharm 버전, Python 버전과 TensorFlow 버전이다. 앞서 말했다시피 시험을 위해서는 Python 3.8, PyCharm 2021.3 버전과 TensorFlow 2.7.x 버전이 필요하다. 윈도우 환경에서는 Anaconda 문제로 환경 세팅이 복잡해질 수도 있다고 하지만, mac 유저인 나는 별다른 이슈 없이 환경 세팅을 마쳤다.

모든 준비가 끝나면 PyCharm을 켜고 Plugins에서 TensorFlow Developer Certificate를 설치해야 한다. 이 플러그인을 통해 시험 문제를 확인하고, 모델을 만들고, 만든 모델을 평가하고 제출할 수 있다.

이 플러그인을 설치하면 PyCharm 메인 화면에 시험 응시 버튼이 생긴다. 이 버튼을 누른 시점으로부터 5시간의 시간이 주어지며, 5시간이 지나면 자동으로 내 모델들이 채점 서버로 제출된다(한 번이라도 Test를 돌린 모델들만 제출되는 건지 아니면 생성만 해둔 모델도 제출되는지는 모르겠다). 총 5문제가 출제되고 모든 문제에서 4점 혹은 5점을 받아야 안전하게 시험을 통과할 수 있다. 이 점수는 같은 모델이라 하더라도 테스트 버튼을 누를 때마다 다르게 나오기도 한다. 매 테스트마다 입력이 달라지는 것 같으니 당장 내가 5점을 받았다고 하더라도 계속 테스트를 돌려보며 혹시나 3점이나 4점이 나오지는 않는지 확인해 보자.

나는 간단한 선형 회귀 모델 / 이미지 분류 / CNN / 텍스트 분류 / 시계열 예측 문제를 받았으며, test에서 각각 5 / 5 / 5 / 4 / 5점을 받고 제출했다. 모델을 제출하기 전에 모든 모델들을 3~4번씩 테스트해봤는데 2번 문제에서 쭉 5점이 나오다가 한 번 3점이 나왔었다. 당황해서 계속 테스트를 돌려보니 이후에는 계속 5점이 나오길래 그냥 제출했는데 통과한 걸 보니 테스트 중 어쩌다 한 번 점수가 낮게 나오는 건 괜찮은 것 같다. PyCharm 상단의 End Exam 버튼을 누르면 모델들이 자동으로 제출되며 시험이 종료된다. 버튼 옆의 아래방향 삼각형을 누르면 남은 시험 시간을 확인할 수 있다. 

시험 내용은 Coursera 강의 내용에서 크게 벗어나지 않는다. 다만 모델을 강의 내용 그대로 작성하면 높은 점수를 받을 수 없으며, 배운 것을 활용해서 조금 더 고차원적인 모델을 만들어야 한다. 어떻게 해야 점수를 올릴 수 있을 지 감이 잡히지 않으시는 분들을 위해 작은 팁을 준비했다. 

📈 모델 점수 올리는 팁

1. 문제 조건에 맞는 input/output shape을 가지는지 확인하기
2. 학습 epoch 수 늘리기
3. learning rate 조금씩 키워보기 - epoch을 늘리기엔 학습할 시간이 부족할 때 이 방법을 사용하면 좋다.
4. Dropout 사용하기
5. 레이어 구성 바꿔보기
6. ReLU 대신 LeakyReLU 사용하기

 

💸 미응시 시험 환불 방법

마지막으로 미응시 시험 환불 방법을 알려드리려 한다. 급한 분들을 위해 결론부터 말하자면 TrueAbility의 support 메일(support@trueability.com)로 간단한 환불 이유와 함께 취소하려는 시험의 ID를 적어 보내면 절차에 따라 환불이 진행된다.

실수로 시험 응시비를 두 번 결제하는 바람에 시험 응시권이 2개나 생겨버렸다. 그렇게 통장에서 25만원이 순식간에 없어지는 광경을 눈 앞에서 보니 정신이 아찔했다. 🙀  결제를 진행했던 TrueAbility 사이트를 아무리 살펴봐도 환불과 관련된 메뉴는 없었고, 텐서플로우 응시자 안내서(영문 버전)에는 Refund Policy가 있었지만 환불 방법에 대해서는 아무런 설명이 없었다. 결국 TrueAbility의 support 메일(support@trueability.com)로 직접 환불을 요청하는 메일(거의 호소문)을 적어 보냈다. 메일 내용은 하찮은 내 영어 실력을 적나라하게 보여주므로 블러 처리했다.

취소해 주세요(ㅜㅜ)

메일을 보내자마자 답장이 왔다. '니 메일은 잘 받았고 담당자 배정되면 다시 알려줄게' 뭐 이런 내용이었다. 자동 응답 메일이겠거니 하고 그리고 한 30분을 있다가 또 바로 담당자가 배정되었다며 담당자의 인사 메일이 왔다. 그리고 바로 환불 절차가 시작되었고, 그 다음날 점심에는 7일 내에 결제 수단으로 환불될 거라는 메일이 왔다.

솔직히 이렇게 빠를 거라곤 기대 안했는데 생각보다 엄청 빠르고 쿨했다. 그러니 혹시나 나처럼 결제를 두 번 하게 되는 불상사가 일어나도 당황하지 말고 TrueAbility 팀에 메일을 보내자. 생각보다 착한 사람들이다. 메일 보낸지 4일만에 무사히 환불받을 수 있었다. 

 

🎄 후기

짧은 시간 안에 목표를 가지고 집중해서 공부하니 재미있었다. 아직은 텐서플로우를 잘 쓴다고 말 할 단계는 아니지만 가벼운 모델들은 쉽게 만들 정도는 된 것 같아 만족한다.