Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 76
複数の scikit-learn モデルのチェーンを使用して、会社の製品の最適価格を予測するアプリケーションを開発しました。ワークフロー ロジックは図に示されています。チームのメンバーは、他のソリューション ワークフローで個々のモデルを使用します。個々のモデルと全体のワークフローのバージョン管理を確保しながら、このワークフローを展開する必要があります。アプリケーションはゼロまでスケールダウンできる必要があります。コンピューティング リソースの使用率と、このソリューションの管理に必要な手作業を最小限に抑える必要があります。どうすればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 77
あなたは、Cloud Storage に数テラバイトの構造化データを持つゲーム スタートアップで働いています。このデータには、ゲームプレイ時間データ、ユーザー メタデータ、ゲーム メタデータ a が含まれます。最小限のコーディングで、ユーザーに新しいゲームを推奨するモデルを構築し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 78
データ サイエンス チームは、事前トレーニング済みの RestNet モデルに基づいて、画像分類用の PyTorch モデルをトレーニングしています。いくつかのパラメータを最適化するには、ハイパーパラメータ チューニングを実行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 79
大規模な BigQuery テーブルに保存されたデータに対して分類モデルをトレーニングする Vertex AI パイプラインを開発しました。
パイプラインには 4 つのステップがあり、各ステップは KubeFlow v2 API を使用する Python 関数によって作成されます。コンポーネントの名前は次のとおりです。
Vertex Al パイプラインを次のように起動します。
トレーニング ステップのコードとパラメータを調整して、モデルの反復を何度も実行します。開発、特にデータのエクスポートと前処理のステップに関連するコストが高いことがわかります。モデル開発コストを削減する必要があります。どうすればよいでしょうか。
パイプラインには 4 つのステップがあり、各ステップは KubeFlow v2 API を使用する Python 関数によって作成されます。コンポーネントの名前は次のとおりです。
Vertex Al パイプラインを次のように起動します。
トレーニング ステップのコードとパラメータを調整して、モデルの反復を何度も実行します。開発、特にデータのエクスポートと前処理のステップに関連するコストが高いことがわかります。モデル開発コストを削減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 80
あなたのチームは、著者が書いた記事に基づいて著者の政治的所属を予測する NLP 研究プロジェクトに取り組んでいます。次のような構造の大規模なトレーニング データセットがあります。
A)
B)
C)
ダ）
A)
B)
C)
ダ）
