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 problèmes ML (16%) : traduire les objectifs métier en problèmes ML, évaluer la faisabilite, choisir entre ML et solutions alternatives, définir les métriques de succès.
Concevoir des solutions ML (18%) : choisir l'architecture ML adaptée (training on-prem vs cloud, batch vs online inférence), concevoir des pipelines de données pour le ML, sélectionner les frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost).
Développer des modèles ML (26%) : préparer les données (feature engineering, augmentation, balancement), entraîner les modèles avec Vertex AI, optimiser les hyperparametres, évaluer les performances.
Automatiser et orchestrer les pipelines ML (24%) : Vertex AI Pipelines, Kubeflow Pipelines, MLOps, CI/CD pour le ML. Versionnement des modèles, reproductibilite, monitoring de la derive.
Surveiller les solutions ML (16%) : détecter la derive des données et des modèles (data drift, concept drift), monitorer les performances en production, reentreiner automatiquement.
Services GCP pour le ML
- Vertex AI : plateforme ML unifiee (notebooks, entraînement, déploiement, pipelines)
- Vertex AI AutoML : entraînement automatique de modèles sans code
- BigQuery ML : entraînement de modèles ML directement en SQL
- Vertex AI Feature Store : gestion centralisée des features ML
- Vertex AI Prédictions : endpoints d'inférence en temps réel et batch
- Vertex AI Model Monitoring : détection 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), confidentialité (federated learning, differential privacy), tests de biais. Ces concepts sont présents dans l'examen.
Préparation
- Vertex AI : créez un projet ML complet (données, training, deployment, monitoring)
- Pipelines : construisez un pipeline Vertex AI Pipelines avec retraining automatique
- BigQuery ML : entraîner des modèles 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