あなたのチームは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) ベースのアーキテクチャをゼロから構築しています。オンプレミスの CPU のみのインフラストラクチャで実行される予備実験は有望でしたが、収束が遅くなります。市場投入までの時間を短縮するために、モデルのトレーニングを高速化するように求められました。より強力なハードウェアを活用するために、Google Cloud 上の仮想マシン（VM）を試したいと考えています。コードには手動のデバイス配置が含まれておらず、Estimator のモデルレベルの抽象化でラップされていません。どの環境でモデルをトレーニングする必要がありますか?

Compute Engine 上の GPU を搭載した仮想マシンを使用して、特定の画像に存在する政府 ID のタイプを予測するコンピューター ビジョン モデルをトレーニングする必要があります。次のパラメータを使用します。
* オプティマイザー: SGD
※画像形状＝224×224
* バッチサイズ = 64
* エポック = 10
* 詳細 = 2
トレーニング中に次のエラーが発生します: ResourceExhaustedError: tensor を割り当てるときにメモリ不足 (oom)。あなたは何をするべきか？

あなたは、ユーザーが記事を投稿したりニュースについて議論したりする大規模なソーシャル ネットワーク サービス プロバイダーで働いています。毎日何百万ものコメントがオンラインに投稿され、200 人を超える人間のモデレーターが常にコメントを確認し、不適切なコメントにフラグを立てています。あなたのチームは、人間のモデレータがプラットフォーム上のコンテンツをチェックできるようにする ML モデルを構築しています。モデルは各コメントにスコアを付け、疑わしいコメントにフラグを立てて人間がレビューするようにします。モデルのパフォーマンスを監視するにはどのメトリックを使用する必要がありますか?

会社のマーケティング活動に基づいた売上予測を含むデータセットが与えられました。データは BigQuery に構造化されて保存され、データ アナリストのチームによって注意深く管理されています。データの予測機能についての洞察を提供するレポートを準備する必要があります。あなたは、単純なモデルや多層ニューラル ネットワークなど、さまざまなレベルの洗練された複数の ML モデルを実行するように求められました。実験結果を収集するのに必要な時間はわずか数時間です。このタスクを最も効率的かつセルフサービスの方法で完了するには、どの Google Cloud ツールを使用する必要がありますか?

機械学習スペシャリストは、トレーニングのために Amazon SageMaker を使用する TensorFlow プロジェクトを割り当てられ、Wi-Fi アクセスなしで長期間作業を続ける必要があります。
スペシャリストが作業を続けるには、どのアプローチを使用する必要がありますか?