Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 196
機械学習チームは、研究用データセットを用いて、Amazon SageMakerでApache MXNet手書き数字分類モデルをトレーニングしています。チームは、モデルが過学習を起こした際に通知を受け取りたいと考えています。
監査担当者は、不正なAPI呼び出しがないことを確認するために、Amazon SageMakerのログアクティビティレポートを閲覧したいと考えています。
機械学習チームは、最小限のコード量と手順で要件を満たすために、どのような対策を講じるべきでしょうか？
監査担当者は、不正なAPI呼び出しがないことを確認するために、Amazon SageMakerのログアクティビティレポートを閲覧したいと考えています。
機械学習チームは、最小限のコード量と手順で要件を満たすために、どのような対策を講じるべきでしょうか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 197
BigQuery ML 上で、顧客が自社製品を購入する可能性を予測する線形回帰モデルを構築しています。このモデルでは、都市名変数を主要な予測要素として使用します。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 198
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。
このプロセスにおける各ステップは、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。
このモデルを最小限の遅延で本番環境にデプロイする最も簡単な方法を見つけたい場合、どうすればよいでしょうか？
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。
このプロセスにおける各ステップは、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。
このモデルを最小限の遅延で本番環境にデプロイする最も簡単な方法を見つけたい場合、どうすればよいでしょうか？
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 199
あなたは、TPUを使用してAIプラットフォーム上でResNetモデルをトレーニングし、自動車エンジンの欠陥の種類を視覚的に分類しています。Cloud TPUプロファイラプラグインを使用してトレーニングプロファイルを取得したところ、入力に大きく依存していることがわかりました。このボトルネックを軽減し、モデルのトレーニングプロセスを高速化したいと考えています。tf.dataデータセットにどのような変更を加えるべきでしょうか？
2つの回答を選択してください
2つの回答を選択してください
Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 200
データサイエンスチームは、さまざまな機能、モデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータを迅速に実験する必要があります。また、さまざまな実験の精度指標を追跡し、APIを使用して経時的に指標を照会する必要があります。手作業を最小限に抑えながら、実験を追跡および報告するには、どのようなツールを使用すべきでしょうか？
