Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 106
あなたは、世界中のいくつかのデータセンターに設置された多数のオンプレミスサーバーを管理する国際企業の運用チームに所属しています。あなたのチームは、CPUやメモリの使用状況など、サーバーから監視データを収集しています。サーバーでインシデントが発生した場合、あなたのチームがその修復を担当します。インシデントデータはまだ適切にラベル付けされていません。経営陣は、VMからの監視データを使用して潜在的な障害を検出し、サービスデスクチームにアラートを送信する予測保守ソリューションを構築することをあなたに求めています。まず最初に何をすべきでしょうか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 107
A Machine Learning Specialist is building a model that will perform time series forecasting using Amazon SageMaker. The Specialist has finished training the model and is now planning to perform load testing on the endpoint so they can configure Auto Scaling for the model variant.
Which approach will allow the Specialist to review the latency, memory utilization, and CPU utilization during the load test?
Which approach will allow the Specialist to review the latency, memory utilization, and CPU utilization during the load test?
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 108
あなたは、大規模なBigQueryテーブルに格納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。このパイプラインは4つのステップで構成され、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 AIパイプラインは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することで、モデルを何度も反復処理します。その結果、開発、特にデータのエクスポートと前処理ステップに関連するコストが高いことがわかりました。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？
Vertex AIパイプラインは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することで、モデルを何度も反復処理します。その結果、開発、特にデータのエクスポートと前処理ステップに関連するコストが高いことがわかりました。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 109
あなたのチームは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースのアーキテクチャをゼロから構築しています。オンプレミスのCPUのみのインフラストラクチャで実行した予備実験は有望でしたが、収束が遅いという問題がありました。市場投入までの時間を短縮するために、モデルのトレーニングを高速化するよう求められています。より高性能なハードウェアを活用するために、Google Cloud上の仮想マシン（VM）での実験を検討しています。コードには手動でのデバイス配置は含まれておらず、Estimatorモデルレベルの抽象化でラップされていません。どの環境でモデルをトレーニングすべきでしょうか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 110
あなたは、重要な機械部品に故障が発生するかどうかを予測するモデルを開発しています。多変量時系列と、機械部品が故障したかどうかを示すラベルからなるデータセットがあります。最近、Vertex AI Workbenchノートブックでいくつかの異なる前処理およびモデリング手法の実験を開始しました。各実行からデータをログに記録し、アーティファクトを追跡したいと考えています。実験をどのように設定すればよいでしょうか？