Google Cloud Professional Machine Learning Engineer : le ML en production sur GCP
La certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer valide votre expertise pour concevoir, construire et mettre en production des solutions de machine learning sur Google Cloud Platform. Elle couvre le cycle de vie ML complet.
Domaines de l'examen
Cadrer les problemes ML (16%) : traduire les objectifs metier en problemes ML, evaluer la faisabilite, choisir entre ML et solutions alternatives, definir les metriques de succes.
Concevoir des solutions ML (18%) : choisir l'architecture ML adaptee (training on-prem vs cloud, batch vs online inference), concevoir des pipelines de donnees pour le ML, selectionner les frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost).
Developper des modeles ML (26%) : preparer les donnees (feature engineering, augmentation, balancement), entrainer les modeles avec Vertex AI, optimiser les hyperparametres, evaluer les performances.
Automatiser et orchestrer les pipelines ML (24%) : Vertex AI Pipelines, Kubeflow Pipelines, MLOps, CI/CD pour le ML. Versionnement des modeles, reproductibilite, monitoring de la derive.
Surveiller les solutions ML (16%) : detecter la derive des donnees et des modeles (data drift, concept drift), monitorer les performances en production, reentreiner automatiquement.
Services GCP pour le ML
- Vertex AI : plateforme ML unifiee (notebooks, entrainement, deploiement, pipelines)
- Vertex AI AutoML : entrainement automatique de modeles sans code
- BigQuery ML : entrainement de modeles ML directement en SQL
- Vertex AI Feature Store : gestion centralisee des features ML
- Vertex AI Predictions : endpoints d'inference en temps reel et batch
- Vertex AI Model Monitoring : detection automatique de la derive
- TensorFlow Extended (TFX) : framework open source pour les pipelines ML en production
MLOps sur GCP
L'examen accorde une grande importance au MLOps :
- Niveau 0 : processus manuel, pas de pipeline automatise
- Niveau 1 : pipeline ML automatise, retraining automatique sur trigger
- Niveau 2 : CI/CD du code ML, tests automatises, monitoring continu
Vous devez savoir concevoir une architecture qui passe du niveau 0 au niveau 2 progressivement.
IA responsable
Google insiste sur l'IA responsable : equite (fairness), explicabilite (Vertex Explainable AI), confidentialite (federated learning, differential privacy), tests de biais. Ces concepts sont presents dans l'examen.
Preparation
- Vertex AI : creez un projet ML complet (donnees, training, deployment, monitoring)
- Pipelines : construisez un pipeline Vertex AI Pipelines avec retraining automatique
- BigQuery ML : entrainer des modeles en SQL pour les cas d'usage simples
- Coursera : les cours Google sur Coursera couvrent bien les sujets de l'examen
- Documentation : les guides de best practices ML de Google sont incontournables