Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 151
あなたは、従来のチャット、音声、ビデオ会議を 1 つのプラットフォームに統合したクラウドベースのコミュニケーション プラットフォームを維持している組織で働いています。音声録音は Cloud Storage に保存されます。録音はすべて 8 kHz のサンプル レートで、長さは 1 分以上です。通話の要約や感情分析などの将来のアプリケーションのために、音声通話の録音を自動的にテキストに書き起こす新しい機能をプラットフォームに実装する必要があります。Google が推奨するベスト プラクティスに従って、音声通話の文字起こし機能をどのように実装すればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 152
Al Platform を使用して ML モデルを開発し、本番環境に移行したいと考えています。1 秒あたり数千のクエリを処理していますが、レイテンシの問題が発生しています。受信リクエストは、Google Kubernetes Engine (GKE) で実行されている複数の Kubeflow CPU のみのポッドに分散するロードバランサによって処理されます。目標は、基盤となるインフラストラクチャを変更せずに、処理レイテンシを改善することです。どうすればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 153
顧客サポート チケットがサポート エージェントにルーティングされる前に、有益なメタデータで顧客サポート チケットを充実させるためのサーバーレス ML システムを備えたアーキテクチャを設計しています。エージェントがサポート リクエストを処理する際に戦略的な決定を下せるように、チケットの優先度を予測し、チケット解決時間を予測し、感情分析を実行するための一連のモデルが必要です。チケットには、ドメイン固有の用語や専門用語は含まれません。
提案されたアーキテクチャのフローは次のとおりです。
Enrichment Cloud Functions はどのエンドポイントを呼び出す必要がありますか?
提案されたアーキテクチャのフローは次のとおりです。
Enrichment Cloud Functions はどのエンドポイントを呼び出す必要がありますか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 154
あなたは、製造会社のデータ サイエンス チームで働いています。何億ものレコードがある会社の過去の売上データをレビューしています。探索的データ分析では、平均、中央値、最頻値などの記述統計を計算し、仮説検定のための複雑な統計テストを実施し、時間の経過に伴う特徴の変化をプロットする必要があります。計算リソースを最小限に抑えながら、できるだけ多くの売上データを分析に使用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 155
チームでモデルのプロトタイプを共同で作成しています。チーム メンバー用に Vertex Al Workbench 環境を作成し、プロジェクト内の他の従業員のアクセスを制限する必要があります。どうすればよいでしょうか。
