Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 16
BigQuery ML で線形回帰モデルを構築し、顧客が自社の製品を購入する可能性を予測します。モデルでは、都市名変数を主要な予測コンポーネントとして使用します。モデルをトレーニングして提供するには、データを列に整理する必要があります。予測可能な変数を維持しながら、最小限のコーディングでデータを準備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 17
Kubeflow Pipelines を使用して、エンドツーエンドの PyTorch ベースの MLOps パイプラインを開発しています。パイプラインは BigQuery からデータを読み取り、データを処理し、特徴量エンジニアリング、モデル トレーニング、モデル評価を実行し、モデルをバイナリ ファイルとして Cloud Storage にデプロイします。特徴量エンジニアリングとモデル トレーニングの手順の複数の異なるバージョンのコードを記述し、新しい各バージョンを Vertex Al Pipelines で実行しています。
各パイプラインの実行は完了するまでに 1 時間以上かかります。パイプラインの実行を高速化して開発時間を短縮し、追加コストを回避したいと考えています。どうすればよいでしょうか?
各パイプラインの実行は完了するまでに 1 時間以上かかります。パイプラインの実行を高速化して開発時間を短縮し、追加コストを回避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 18
あなたは、AI プラットフォームを使用する 50 人以上のデータ サイエンティストからなる成長中のチームで働いています。ジョブ、モデル、バージョンをクリーンかつスケーラブルな方法で整理するための戦略を設計しています。どの戦略を選択すべきでしょうか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 19
モバイル ネットワーク オペレーターは、Amazon Athena と Amazon S3 を使用して、会社の業務を分析および最適化するための分析プラットフォームを構築しています。
ソースシステムは、データを .CSV 形式でリアルタイムに送信します。データエンジニアリングチームは、データを Amazon S3 に保存する前に、Apache Parquet 形式に変換したいと考えています。
実装に最も手間がかからないソリューションはどれですか?
ソースシステムは、データを .CSV 形式でリアルタイムに送信します。データエンジニアリングチームは、データを Amazon S3 に保存する前に、Apache Parquet 形式に変換したいと考えています。
実装に最も手間がかからないソリューションはどれですか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 20
データ サイエンス チームは、スケジュールされたモデルの再トレーニング、Docker コンテナ、およびオンライン予測リクエストの自動スケーリングと監視をサポートするサービスをサポートするシステムを要求しました。このシステムにはどのプラットフォーム コンポーネントを選択する必要がありますか?