Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 111
あなたは、大手映画館チェーンのチケット販売プラットフォームを管理する会社に勤務しています。顧客はモバイルアプリを使って興味のある映画を検索し、アプリ内でチケットを購入します。チケット購入リクエストはPub/Subに送信され、以下の手順を実行するように構成されたDataflowストリーミングパイプラインで処理されます。
1. 選択した映画館で映画チケットの在庫状況を確認してください。
2. チケット価格を設定し、支払いを受け付ける。
3．選択した映画館でチケットを予約してください。
4. 購入が完了した情報をデータベースに送信する。
このプロセスの各ステップは、低遅延（50ミリ秒未満）が求められます。BigQuery MLを使用して、無料ポップコーンのプロモーションコードを提供することでチケット購入の可能性が高まるかどうかを予測するロジスティック回帰モデルを開発しました。この予測をチケット購入プロセスに追加する必要があります。最小限の遅延でこのモデルを本番環境にデプロイする最も簡単な方法を特定したいと考えています。どうすればよいですか？
1. 選択した映画館で映画チケットの在庫状況を確認してください。
2. チケット価格を設定し、支払いを受け付ける。
3．選択した映画館でチケットを予約してください。
4. 購入が完了した情報をデータベースに送信する。
このプロセスの各ステップは、低遅延（50ミリ秒未満）が求められます。BigQuery MLを使用して、無料ポップコーンのプロモーションコードを提供することでチケット購入の可能性が高まるかどうかを予測するロジスティック回帰モデルを開発しました。この予測をチケット購入プロセスに追加する必要があります。最小限の遅延でこのモデルを本番環境にデプロイする最も簡単な方法を特定したいと考えています。どうすればよいですか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 112
あなたの組織はオンライン掲示板を管理しています。数か月前、掲示板上で有害な言葉遣いやいじめが増加していることに気づきました。そこで、特定のコメントを有害または悪質なものとしてフラグ付けする自動テキスト分類器を導入しました。ところが、一部のユーザーから、宗教に言及した無害なコメントが虐待的であると誤分類されているとの報告が寄せられています。さらに調査を進めた結果、分類器の誤検出率が、特定の少数派宗教グループに言及したコメントで高いことがわかりました。あなたのチームは予算が限られており、既に人員が過剰になっています。どうすべきでしょうか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 113
貴社はeコマースウェブサイトを運営しています。ユーザーのカートに入っている商品に基づいて、ほぼリアルタイムで追加商品を推奨する機械学習モデルを開発しました。ワークフローには以下のプロセスが含まれます。
1. ウェブサイトは関連データを含む Pub/Sub メッセージを送信し、その後 Pub/Sub から予測を含むメッセージを受信します。
2つの予測結果はBigQueryに保存されます
3. モデルはクラウドストレージのバケットに保存され、頻繁に更新されます。予測の遅延とモデルの更新に必要な労力を最小限に抑えたい場合、アーキテクチャをどのように再構成すればよいでしょうか？
1. ウェブサイトは関連データを含む Pub/Sub メッセージを送信し、その後 Pub/Sub から予測を含むメッセージを受信します。
2つの予測結果はBigQueryに保存されます
3. モデルはクラウドストレージのバケットに保存され、頻繁に更新されます。予測の遅延とモデルの更新に必要な労力を最小限に抑えたい場合、アーキテクチャをどのように再構成すればよいでしょうか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 114
あなたは研究者チームと協力して、金融分析のための最先端アルゴリズムを開発しています。あなたのチームはTensorFlowで複雑なモデルを開発し、デバッグしています。デバッグの容易さを維持しつつ、モデルのトレーニング時間を短縮したいと考えています。トレーニング環境はどのように設定すべきでしょうか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 115
あなたの会社は、さまざまなオンラインソースからニュース記事を集約してユーザーに配信するアプリケーションを管理しています。ユーザーが現在読んでいる記事に類似した記事を推奨するレコメンデーションモデルを構築する必要があります。どのようなアプローチを採用すべきでしょうか？
