Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 56
あなたは雑誌販売会社で働いており、どの顧客が来年の定期購読を更新するかを予測するモデルを構築する必要があります。会社の履歴データをトレーニング セットとして使用して、TensorFlow モデルを作成し、AI Platform にデプロイしました。モデルが提供する予測ごとに、どの顧客属性が最も予測力が高いかを判断する必要があります。どうすればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 57
You developed a Vertex Al pipeline that trains a classification model on data stored in a large BigQuery table.
The pipeline has four steps, where each step is created by a Python function that uses the KubeFlow v2 API The components have the following names:
You launch your Vertex Al pipeline as the following:
You perform many model iterations by adjusting the code and parameters of the training step. You observe high costs associated with the development, particularly the data export and preprocessing steps. You need to reduce model development costs. What should you do?
The pipeline has four steps, where each step is created by a Python function that uses the KubeFlow v2 API The components have the following names:
You launch your Vertex Al pipeline as the following:
You perform many model iterations by adjusting the code and parameters of the training step. You observe high costs associated with the development, particularly the data export and preprocessing steps. You need to reduce model development costs. What should you do?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 58
中規模サイズ (約 10 GB) の BigQuery テーブルに保存されているデータセットを使用してモデルを構築するように依頼されました。このデータがモデル開発に適しているかどうかをすぐに判断する必要があります。データ分布の有益な視覚化と、チームの他の ML エンジニアと共有するためのより高度な統計分析の両方を含む 1 回限りのレポートを作成したいと考えています。レポートを作成するには最大限の柔軟性が必要です。どうすればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 59
表形式のデータに基づいてカスタム TensorFlow 分類モデルを開発しています。生データは BigQuery に保存されており、数億行が含まれ、カテゴリ機能と数値機能の両方が含まれています。一部の数値機能には MaxMin スケーラーを使用し、SKU 名などの一部のカテゴリ機能にはワンホット エンコーディングを適用する必要があります。モデルは複数のエポックにわたってトレーニングされます。ソリューションの労力とコストを最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 60
バッチ Dataflow パイプラインで前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した。ユースケースではリアルタイムの推論が必要です。トレーニングとサービス提供の間で、データの前処理ロジックが一貫して適用されるようにする必要があります。どうすればよいでしょうか。
