Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 56
あなたは自動車会社の AI チームで働いており、TensorFlow と Keras を使用して視覚的欠陥検出モデルを開発しています。モデルのパフォーマンスを向上させるには、変換、トリミング、コントラスト調整などの画像拡張機能を組み込む必要があります。これらの関数を各トレーニング バッチにランダムに適用します。実行時とコンピューティング リソースの使用率を考慮してデータ処理パイプラインを最適化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 57
100 を超える入力特徴 (すべての値が -1 から 1 まで) を含む線形モデルを構築しています。多くの特徴は有益ではないと思われます。有益な特徴を元の形式に保ちながら、非有益な特徴をモデルから削除したいと考えています。どのテクニックを使用する必要がありますか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 58
機械学習スペシャリストは、ROC 曲線下面積 (AUC) を客観的な指標として Amazon SageMaker を使用して、ツリーベースのアンサンブルモデルのハイパーパラメータ調整ジョブを開始します。このワークフローは最終的に、毎晩ハイパーパラメータを再トレーニングおよび調整するパイプラインにデプロイされ、24 時間ごとに失われるデータのクリックスルーをモデル化します。
これらのモデルのトレーニングにかかる時間を短縮し、最終的にコストを削減することを目的として、スペシャリストは入力ハイパーパラメータ範囲を再構成したいと考えています。
これを実現できるのはどのビジュアライゼーションですか?
これらのモデルのトレーニングにかかる時間を短縮し、最終的にコストを削減することを目的として、スペシャリストは入力ハイパーパラメータ範囲を再構成したいと考えています。
これを実現できるのはどのビジュアライゼーションですか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 59
カスタム TensorFlow DNN リグレッサー モデルを使用して BigQuery テーブル内の 1 億レコードに対してバッチ予測を実行し、予測結果を BigQuery テーブルに保存する必要があります。この推論パイプラインの構築に必要な労力を最小限に抑え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 60
オンライン予測に使用されるカスタム TensorRow モデルを開発する必要があります。トレーニング データは BigQuery に保存されます。モデルのトレーニングと提供のために、インスタンス レベルのデータ変換をデータに適用する必要があります。モデルのトレーニングと提供中に同じ前処理ルーチンを使用したいと考えています。前処理ルーチンをどのように構成すればよいでしょうか?
