Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 36
組織のコール センターから、各通話における顧客の感情を分析するモデルの開発を依頼されました。コール センターには毎日 100 万件を超える通話が寄せられ、データは Cloud Storage に保存されます。収集されたデータは通話が発信された地域から出ることはできず、個人を特定できる情報 (Pll) を保存または分析することはできません。データ サイエンス チームには、SQL ANSI-2011 準拠のインターフェースを必要とする、視覚化とアクセスのためのサードパーティ ツールがあります。データ処理と分析用のコンポーネントを選択する必要があります。データ パイプラインはどのように設計すればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 37
あなたは、さまざまなオンプレミス データ マートにわたる統合分析環境を構築する責任があります。あなたの会社は、さまざまな分断されたツールと一時的なソリューションの使用が原因で、サーバー間でデータを統合する際にデータ品質とセキュリティの課題に直面しています。作業の総コストを下げ、反復作業を減らす、完全に管理されたクラウド ネイティブのデータ統合サービスが必要です。チームのメンバーの中には、抽出、変換、ロード (ETL) プロセスの構築にコードレス インターフェイスを好む人がいます。どのサービスを使用すればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 38
あなたは大企業のコンタクト センターの ML エンジニアです。録音された電話での会話から顧客の感情を予測する感情分析ツールを構築する必要があります。コンタクト センターに電話をかけた顧客の性別、年齢、文化の違いがモデル開発パイプラインのどの段階にも影響を及ぼさないようにしながら、モデルを構築するための最適なアプローチを特定する必要があります。あなたは何をすべきでしょうか?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 39
オンライン衣料品店向けのレコメンデーション エンジンを開発しています。過去の顧客取引データは BigQuery と Cloud Storage に保存されています。探索的データ分析 (EDA)、前処理、およびモデル トレーニングを実行する必要があります。さまざまな種類のアルゴリズムを試しながら、これらの EDA、前処理、およびトレーニングの手順を再実行する予定です。実験中にこれらの手順を実行するコストと開発作業を最小限に抑えたいと考えています。環境をどのように構成すればよいでしょうか。
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 40
あなたは、クラウドベースのバックエンド システムを使用してトレーニング ジョブを送信するデータ サイエンティストのチームを管理しています。このシステムの管理は非常に困難になっているため、代わりにマネージド サービスを使用したいと考えています。一緒に働くデータ サイエンティストは、Keras、PyTorch、theano、scikit-learn、カスタム ライブラリなど、さまざまなフレームワークを使用しています。どうすればよいでしょうか。
