Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 31
あなたは、販売数の予測を担当する生産システムを構築および管理しました。量産モデルは市場の変化に対応する必要があるため、モデルの精度は非常に重要です。実稼働環境にデプロイされて以来、モデルは変更されていません。しかし、モデルの精度は着実に低下しています。モデル精度の着実な低下の原因として最も考えられる問題は何ですか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 32
毎日の気温を予測するモデルを構築しています。データをランダムに分割し、トレーニング データセットとテスト データセットを変換しました。モデル トレーニング用の温度データは 1 時間ごとにアップロードされます。テスト中、モデルは 97% の精度で実行されました。ただし、実稼働環境にデプロイした後、モデルの精度は 66% に低下しました。量産モデルをより正確にするにはどうすればよいでしょうか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 33
あなたはソーシャルメディア会社で働いています。投稿された画像に車が含まれているかどうかを検出する必要があります。各トレーニング サンプルは、正確に 1 つのクラスのメンバーです。物体検出ニューラル ネットワークをトレーニングし、評価のためにモデル バージョンを Al Platform Prediction にデプロイしました。デプロイメントの前に、評価ジョブを作成し、それを Al Platform Prediction モデル バージョンに添付しました。精度がビジネス要件よりも低いことに気づきました。精度を高めるためにモデルの最終層のソフトマックスしきい値をどのように調整すればよいでしょうか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 34
あなたは最近、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。Google Cloud 上のマネージド 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、Al Platform Training 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 フレームワークでは、スケジューラ、ワーカー、サーバーの分散構造が使用されます。あなたは何をするべきか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 35
ユーザーが送信したプロフィール写真が要件を満たしているかどうかを予測するには、ソーシャル メディア アプリケーションの ML モデルを構築する必要があります。アプリケーションは、写真が要件を満たしているかどうかをユーザーに通知します。アプリケーションが非準拠の画像を誤って受け入れないようにするには、どのようにモデルを構築すればよいでしょうか?