Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 51
あなたはオンライン小売業者で働いています。あなたの会社にはライフサイクルの短い製品が数千あります。あなたの会社では、5 年間分の売上データが BigQuery に保存されています。あなたは、各製品の月次売上予測を行うモデルを構築するように依頼されました。最小限の労力で迅速に実装できるソリューションを使用したいと考えています。あなたは何をするべきか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 52
あなたは、複数の地域に店舗を持つ大手食料品小売店の ML エンジニアです。在庫予測モデルを作成するように依頼されました。モデルの特徴には、地域、場所、過去の需要、季節的な人気が含まれます。アルゴリズムが毎日新しい在庫データから学習できるようにしたいと考えています。モデルの構築にはどのアルゴリズムを使用する必要がありますか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 53
あなたは、さまざまなユースケースに対応する最先端のアルゴリズムを開発している大手医療会社で働いています カスタムラベルが付いた非構造化テキストデータを持っています これらのラベルを使用してさまざまな医療用語を抽出して分類する必要があります 何をすべきですか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 54
2 つのステップを含む Vertex Al パイプラインが作成されました。最初のステップでは、10 TB のデータの前処理が約 1 時間で完了し、結果を Cloud Storage バケットに保存します。 2 番目のステップでは、処理されたデータを使用してモデルをトレーニングします。 さまざまなアルゴリズムをテストできるように、モデルのコードを更新する必要があります。パイプラインの変更を最小限に抑えながら、パイプラインの実行時間とコストを削減します。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 55
あなたは、最近 ML とデータのワークロードを Google Cloud に移行することを決定した大規模な組織で働いています。
データ エンジニアリング チームは、構造化データを Avro 形式で Cloud Storage バケットにエクスポートしました。分析を実行し、機能を作成し、ML モデルがオンライン予測に使用する機能をホストするワークフローを提案する必要があります。パイプラインはどのように構成すればよいでしょうか?
データ エンジニアリング チームは、構造化データを Avro 形式で Cloud Storage バケットにエクスポートしました。分析を実行し、機能を作成し、ML モデルがオンライン予測に使用する機能をホストするワークフローを提案する必要があります。パイプラインはどのように構成すればよいでしょうか?
