あなたのチームは、何百万もの顧客が使用するグローバル銀行向けのアプリケーションを構築しています。3日後のcustomers1アカウントの残高を予測する予測モデルを作成しました。チームは、アカウントの残高が25ドルを下回る可能性がある場合にユーザーに通知する新機能で、結果を使用します。どのように予測を提供する必要がありますか？

トレーニング時間を短縮して、セマンティック画像セグメンテーションの深層学習モデルをトレーニングしています。ディープラーニングVMイメージを使用しているときに、次のエラーが発生します。リソース'projects / deeplearning-platforn / zones / europe-west4-c / AcceleratorTypes/nvidia-tesla-k80'が見つかりませんでした。あなたは何をするべきか？

最近、組織のフレームワークに固有の重要な依存関係を使用するカスタムニューラルネットワークを設計および構築しました。GoogleCloudのマネージドトレーニングサービスを使用してモデルをトレーニングする必要があります。ただし、MLフレームワークと関連する依存関係は、AlPlatformTrainingではサポートされていません。また、モデルとデータの両方が大きすぎて、単一のマシンのメモリに収まりません。選択したMLフレームワークは、スケジューラー、ワーカー、およびサーバーの分散構造を使用します。あなたは何をするべきか？

このグラフは、ニューラルネットワークのエポックに対するトレーニングと検証の損失を示しています。
トレーニング中のネットワークは次のとおりです。
* 2つの密な層、1つの出力ニューロン
*各層に100個のニューロン
*100エポック
*重みのランダムな初期化

検証セットの精度の観点からモデルのパフォーマンスを向上させるために使用できる手法はどれですか？

次のジョブ送信スクリプトを使用してテキストを要約するために、AlPlatformでLSTMベースのモデルをトレーニングしています。

モデルの精度を大幅に損なうことなく、トレーニング時間を最小限に抑える必要があります。あなたは何をするべきか？