Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 16
あなたは、コンタクト センターを最新化したいと考えている大規模なテクノロジー企業に勤めています。あなたは、リクエストをより迅速に適切なサポート チームに転送できるように、着信コールを製品ごとに分類するソリューションを開発するように依頼されました。Speech-to-Text API を使用して通話をすでに文字に起こしています。データの前処理と開発時間を最小限に抑えたいと考えています。どのようにモデルを構築すればよいでしょうか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 17
複数の Google Cloud プロジェクトにわたるデータを使用して、Vertex Al でモデルをトレーニングしています。 モデルのさまざまなバージョンのパフォーマンスを追跡し、比較する必要があります。 ML ワークフローにどの Google Cloud サービスを含めるべきですか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 18
Vertex Al でモデル トレーニング パイプラインを実行しているときに、メモリ不足エラーにより評価ステップが失敗していることがわかりました。現在、評価ステップでは TensorFlow Model Analysis (TFMA) を標準の Evaluator TensorFlow Extended (TFX) パイプライン コンポーネントとともに使用しています。インフラストラクチャのオーバーヘッドを最小限に抑えながら、評価品質を低下させることなくパイプラインを安定させ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 19
You work for a company that manages a ticketing platform for a large chain of cinemas. Customers use a mobile app to search for movies they're interested in and purchase tickets in the app. Ticket purchase requests are sent to Pub/Sub and are processed with a Dataflow streaming pipeline configured to conduct the following steps:
1. Check for availability of the movie tickets at the selected cinema.
2. Assign the ticket price and accept payment.
3. Reserve the tickets at the selected cinema.
4. Send successful purchases to your database.
Each step in this process has low latency requirements (less than 50 milliseconds). You have developed a logistic regression model with BigQuery ML that predicts whether offering a promo code for free popcorn increases the chance of a ticket purchase, and this prediction should be added to the ticket purchase process. You want to identify the simplest way to deploy this model to production while adding minimal latency. What should you do?
1. Check for availability of the movie tickets at the selected cinema.
2. Assign the ticket price and accept payment.
3. Reserve the tickets at the selected cinema.
4. Send successful purchases to your database.
Each step in this process has low latency requirements (less than 50 milliseconds). You have developed a logistic regression model with BigQuery ML that predicts whether offering a promo code for free popcorn increases the chance of a ticket purchase, and this prediction should be added to the ticket purchase process. You want to identify the simplest way to deploy this model to production while adding minimal latency. What should you do?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 20
機械学習スペシャリストは、企業 VPC のプライベートサブネットで Amazon SageMaker ノートブック インスタンスを使用しています。ML スペシャリストは、Amazon SageMaker ノートブック インスタンスの Amazon EBS ボリュームに重要なデータを保存しているため、その EBS ボリュームのスナップショットを取得する必要があります。ただし、ML スペシャリストは、VPC 内で Amazon SageMaker ノートブック インスタンスの EBS ボリュームまたは Amazon EC2 インスタンスを見つけることができません。
ML スペシャリストが VPC にインスタンスを表示できないのはなぜですか?
ML スペシャリストが VPC にインスタンスを表示できないのはなぜですか?