You have trained a DNN regressor with TensorFlow to predict housing prices using a set of predictive features. Your default precision is tf.float64, and you use a standard TensorFlow estimator; estimator = tf.estimator.DNNRegressor( feature_columns=[YOUR_LIST_OF_FEATURES], hidden_units-[1024, 512, 256], dropout=None) Your model performs well, but Just before deploying it to production, you discover that your current serving latency is 10ms @ 90 percentile and you currently serve on CPUs. Your production requirements expect a model latency of 8ms @ 90 percentile. You are willing to accept a small decrease in performance in order to reach the latency requirement Therefore your plan is to improve latency while evaluating how much the model's prediction decreases. What should you first try to quickly lower the serving latency?

You are working on a Neural Network-based project. The dataset provided to you has columns with different ranges. While preparing the data for model training, you discover that gradient optimization is having difficulty moving weights to a good solution. What should you do?

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？

あなたは最近、概念実証 (POC) 深層学習モデルを作成しました。全体的なアーキテクチャには満足していますが、いくつかのハイパーパラメータの値を決定する必要があります。Vertex AI でハイパーパラメータ調整を実行して、モデルで使用されるカテゴリ特徴量の適切な埋め込み次元と最適な学習率の両方を決定したいと考えています。次の設定を構成します。
埋め込みディメンションの場合、タイプを INTEGER に設定し、minValue は 16、maxValue は 64 に設定します。
学習率については、タイプを DOUBLE に設定し、minValue を 10e-05、maxValue を 10e-02 に設定します。
デフォルトのベイズ最適化チューニング アルゴリズムを使用しており、モデルの精度を最大化したいと考えています。トレーニング時間は問題ではありません。各ハイパーパラメータのハイパーパラメータ スケーリングと maxParallelTrials をどのように設定すればよいでしょうか?

機械学習スペシャリストは、複数のデータサイエンティストがノートブックにアクセスし、モデルをトレーニングし、エンドポイントをデプロイできるように Amazon SageMaker を構成しています。最高の運用パフォーマンスを確保するには、スペシャリストは、科学者がモデルをデプロイする頻度、デプロイされた SageMaker エンドポイントの GPU と CPU の使用率、およびエンドポイントの呼び出し時に生成されるすべてのエラーを追跡できる必要があります。
この情報を追跡するために Amazon SageMaker と統合されているのはどのサービスですか? (2つお選びください。)