Google Professional Machine Learning Engineer試験の出題範囲を徹底解説：何を学ぶべきか？

1. 試験概要と出題範囲の全体像

PMLE試験の目的

Google PMLE試験は、以下を実現するエンジニアを評価します：

• ビジネス目標に応じた機械学習ソリューションの設計
• データパイプラインの開発と運用
• モデルの評価、デプロイ、モニタリング
• GCPツールを用いたスケーラブルなMLシステムの構築

試験範囲は公式に6つのカテゴリーに分けられています：

1. MLソリューションの設計
2. データの準備と処理
3. MLモデルの開発
4. モデルのデプロイとMLOps
5. セキュリティとプライバシー
6. GCPツールとサービスの統合

2. MLソリューションの設計

試験の最初の焦点は、ビジネス要件に基づいて適切なMLソリューションを設計する能力です。

学習ポイント

• ビジネス目標の理解とトレードオフ分析：
• ビジネス課題を定義し、機械学習が本当に必要かどうかを判断する
• 例：「分類」「回帰」「クラスタリング」のどの手法が適切か
• MLアーキテクチャ設計：
• GCPの適切なサービス選択（例: Vertex AI、Dataflow、BigQuery ML）
• バッチ処理とリアルタイム処理の違いと選択基準
• コスト効率とスケーラビリティ：
• GCPでのリソース管理や予算内での設計方法

具体的な例題

• ビジネス要件に基づき、リアルタイム推論が必要なモデル設計を提案してください。
• 解答例：BigQuery + Vertex AIを用いたリアルタイムデータ分析パイプライン

3. データの準備と処理

このカテゴリーは、データの収集、前処理、可視化に焦点を当てています。

学習ポイント

• データ収集とETLプロセス：
• GCPツール（Cloud Storage、BigQuery、Pub/Sub）を使用したデータインジェスト
• スキーマ設計とデータクレンジング
• データ前処理：
• 欠損値処理、外れ値検出、データ正規化
• scikit-learnやTensorFlow Transformを用いた前処理パイプラインの構築
• 特徴量エンジニアリング：
• カテゴリデータのエンコーディング（ワンホットエンコーディング、埋め込み層）
• 特徴量選択と次元削減（PCAなど）

具体的な例題

• データの一部に欠損値が含まれています。この問題を解決するためにどのような処理を行いますか？
• 解答例：欠損値が多い列は削除、または中央値で補完。影響が少ない特徴を選択するため、相関分析を実施。

4. MLモデルの開発

モデル開発はPMLE試験の中心的なテーマであり、モデルの設計、トレーニング、評価に関連する知識が問われます。

学習ポイント

• モデルの選択：
• タスクに応じた適切なアルゴリズム選択（例: 線形回帰、決定木、ディープラーニング）
• 過学習とアンダーフィッティングの回避方法
• ハイパーパラメータ調整：
• Grid SearchやBayesian Optimizationを用いたチューニング手法
• モデル評価：
• 精度、リコール、F1スコアなどの評価指標の理解
• 不均衡データセットに対する適切な評価方法（例: ROC-AUC）

具体的な例題

• 不均衡データセットで高い精度を達成するためのアプローチを提案してください。
• 解答例：サンプリング（SMOTE）、クラス重み付け、評価指標にF1スコアを採用。

5. モデルのデプロイとMLOps

モデルを本番環境に展開し、継続的に運用・モニタリングするスキルが試されます。

学習ポイント

• モデルデプロイ：
• Vertex AIを使ったモデルサービング
• リアルタイムAPIエンドポイントの構築
• モデルのモニタリング：
• ドリフト検出（データ分布の変化に対応する方法）
• モデルのパフォーマンス評価を定期的に行うプロセス
• CI/CD for ML：
• MLOpsの概念とそのGCPでの実装
• Cloud BuildやCloud Composerを使った自動化パイプライン構築

具体的な例題

• 新しいデータセットが到着した際、モデルが古くなることを防ぐためにはどのようなモニタリングプロセスを実装しますか？
• 解答例：データ分布の定期的なチェック、再トレーニングスケジュールの設定。

6. セキュリティとプライバシー

データの保護とセキュアなモデル運用に関する知識も試験の重要な一部です。

学習ポイント

• データの保護：
• GCPのIAM（Identity and Access Management）を利用したアクセス制御
• データ暗号化（Cloud KMSの使用方法）
• プライバシー保護技術：
• 差分プライバシーやフェデレーテッドラーニングの基礎
• モデルのセキュリティ：
• 推論時の攻撃（例: 対敵攻撃）に対する対策

具体的な例題

• 大規模なユーザーデータを扱う場合、どのようにプライバシーを保護しますか？
• 解答例：データを暗号化し、IAMを使用してアクセスを制限。差分プライバシー技術を導入。

7. GCPツールとサービスの統合

GCPエコシステムの理解が試験合格には欠かせません。

学習ポイント

• 主要ツールの役割：
• BigQuery：データ処理とクエリ実行
• Vertex AI：モデルの構築、トレーニング、デプロイ
• Dataflow：リアルタイムデータ処理
• 統合スキル：
• 各サービスをシームレスに連携させる方法
• Cloud FunctionsやCloud Runを用いたワークフローの自動化

具体的な例題

• 顧客データをリアルタイムで分析するためのGCPアーキテクチャを設計してください。
• 解答例：Pub/Sub → Dataflow → BigQuery → Vertex AI

まとめ

Google PMLE試験は、単なる技術知識だけでなく、ビジネス目標達成に向けた実践力を評価する資格です。本記事で紹介した出題範囲と学習ポイントを参考に、自分自身のスキルを体系的に強化してください。学びを継続しながら、試験合格を目指しましょう！