Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 96
データ サイエンス チームは、さまざまな機能、モデル アーキテクチャ、ハイパーパラメータを迅速に実験する必要があります。さまざまな実験の精度メトリックを追跡し、API を使用してメトリックを経時的にクエリする必要があります。手作業の労力を最小限に抑えながら実験を追跡およびレポートするには、何を使用すればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 97
住宅価格を予測する ML モデルを開発しています。データを準備しているときに、重要な予測変数である最寄りの学校からの距離が欠落していることが多く、分散も大きくないことに気付きました。データ内のすべてのインスタンス (行) が重要です。欠落しているデータをどのように処理すればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 98
BigQuery に保存されている 50,000 件のレコードを含むデータセットに基づいて回帰モデルをトレーニングする必要があります。データには、負の値を含めることができるターゲット変数を含む合計 20 個のカテゴリおよび数値機能が含まれています。モデルのパフォーマンスを最大化しながら、労力とトレーニング時間を最小限に抑える必要があります。この回帰モデルをトレーニングするには、どのようなアプローチを取る必要がありますか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 99
あなたは、5,000 万人以上の読者にニュース記事を配信するオンライン パブリッシャーで働いています。会社の週刊ニュースレターのコンテンツを推奨する AI モデルを構築しました。ニュースレターの公開日から 2 日以内に記事が開かれ、ユーザーがそのページに 1 分以上留まった場合、推奨は成功したとみなされます。
成功指標を計算するために必要なすべての情報は BigQuery で利用でき、1 時間ごとに更新されます。モデルは 8 週間分のデータでトレーニングされ、平均して 5 週間後にパフォーマンスは許容可能なベースラインを下回り、トレーニング時間は 12 時間です。コストを最小限に抑えながら、モデルのパフォーマンスが許容可能なベースラインを上回るようにする必要があります。再トレーニングが必要かどうかを判断するには、モデルをどのように監視すればよいでしょうか。
成功指標を計算するために必要なすべての情報は BigQuery で利用でき、1 時間ごとに更新されます。モデルは 8 週間分のデータでトレーニングされ、平均して 5 週間後にパフォーマンスは許容可能なベースラインを下回り、トレーニング時間は 12 時間です。コストを最小限に抑えながら、モデルのパフォーマンスが許容可能なベースラインを上回るようにする必要があります。再トレーニングが必要かどうかを判断するには、モデルをどのように監視すればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 100
You work as an ML engineer at a social media company, and you are developing a visual filter for users' profile photos. This requires you to train an ML model to detect bounding boxes around human faces. You want to use this filter in your company's iOS-based mobile phone application. You want to minimize code development and want the model to be optimized for inference on mobile phones. What should you do?
