MS Azure 관련 자격증 중 AI 관련 기본 자격증인 AI-900 시험에 합격했습니다.
사실 AI-900의 인지도는 글로벌 기준으로도 매우 낮은 편에 들어가는 듯 합니다.
그런데 왜 쳤냐하면... MS Korea에서 진행하는 AZ-900 웨비나 수강시 받는 시험 응시 쿠폰이 다른 900 시리즈에도 지원이 가능하기 때문이죠 ㅋㅋㅋ 그래서 DP-900이나 SC-900 같은 것도 지원 가능합니다만.. 어쨌든 전 진지하게 임하기보단 벼락치기 해보고 안되면 말고 정도로 시작했습니다. 그래서 누적 5시간 공부해서 간신히 합격.
시험 공부 방법
위에서 말했던 것처럼 그렇게 에너지를 들일 생각도 없었고 기존 ML 업무 경험이 있기 때문에 바로 Dump 파일 구해서 공부를 시작했습니다. (다만 ML 경험이 없으신 분들은 봐도 버거울 것 같습니다. ML 업무 안 해보신 분들은 정직하게 공부하시길 권합니다.)
https://www.examtopics.com/exams/microsoft/ai-900/view/
AI-900 Exam – Free Actual Q&As, Page 1 | ExamTopics
You build a machine learning model by using the automated machine learning user interface (UI). You need to ensure that the model meets the Microsoft transparency principle for responsible AI. What should you do? A. Set Validation type to Auto. B. Enable E
www.examtopics.com
[Azure] AI-900 Study
AI-900 주제 영역 AI 워크로드 및 고려사항 설명 (15-20%) Azure에서 머신 러닝의 기본 원리 설명 (30-35%) Azure에서 Computer Vision 워크로드의 특징 설명 (15-20%) Azure에서 NLP(자연 언어 처리) 워크로드의..
kw94.tistory.com
보면서 탐색적 데이터 분석(EDA) 순서 및 순서 별 진행 요소에 대해 다시끔 환기하면 됩니다.
가령 데이터 전처리 수행 시 split data를 random 하게 수행한다던가, 정확도(accuracy) 등의 개념을 복습하면 됩니다.
ML에 내용이 한정되고 딥러닝 관련 내용은 전혀 나오지 않기 때문에 크게 어렵지 않습니다.
그 외 ML 관련 내용 외에 별도로 확실히 외워야 하는 것은 MS가 AI 관련 서비스를 함에 있어서 지키고자 하는 대원칙(Responsible and trusted AI)에 대해 암기할 필요가 있습니다. 어렵지는 않지만 개념을 모르고 문제를 푸면 멘붕하게 됩니다. 문제는 이러이러한 서비스 내지 현상에 대해서 어떤 원칙에 매칭시킬 수 있는 가에 대해 물어보게 됩니다.
대원칙은 아래와 같으며, 영어 링크와 한국어 링크를 달아놓겠습니다. 시험 언어에 맞춰서 공부하시기 바랍니다.
- 윤리적(Ethical)
- 책임감(Accountablillty)
- 포용성(Inclusiveness)
- 신뢰성 및 안전성(Reliability and safety)
- 설명 가능성(Explainable)
- 공정성(Fairness)
- 투명성(Transparency)
- 개인 정보보호 및 보안(Privacy and security)
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trusted-ai
Responsible and trusted AI - Cloud Adoption Framework
Understand the six guiding Microsoft principles for responsible AI-accountability, inclusiveness, reliability and safety, fairness, transparency, and privacy and security.
docs.microsoft.com
https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trusted-ai
책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI - Cloud Adoption Framework
책임 AI, inclusiveness, 안정성 및 안전, 공평, 투명성, 개인 정보 보호 및 보안에 대 한 6 가지 Microsoft 원칙을 이해 합니다.
docs.microsoft.com
이 외에 크게 언급할 만한 내용은 없습니다.
문제수는 AZ-900과 비슷하게 40~60개에서 왔다갔다 하는 것 같고, 학습자료에는 Accuracy, Precision 계산 같은 것들도 있던데 막상 제가 풀어본 문제에는 그런건 없었습니다.
사실 AI-900 인지도가 높은 편이 아니기 때문에 Azure 관련 업무를 하실 것 아니면 굳이 추천하진 않습니다. (국내엔 관련 컨텐츠도 거의 없더라구요).. 그래도 어렵지 않은 편이니 ML에 대해 리마인드 하는 셈치고 시험 쳐보면 괜찮은 경험인 듯 합니다 : )
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