あなたは規制対象の保険会社のMLエンジニアです。潜在的な顧客からの保険申請を受け入れるか拒否する保険承認モデルを開発するように求められます。モデルを構築する前に、どのような要素を考慮する必要がありますか？

ある会社は、入手可能な過去の販売データに基づいて住宅の販売価格を予測したいと考えています。会社のデータセットのターゲット変数は販売価格です。機能には、ロットサイズ、居住エリアの測定値、非居住エリアの測定値、寝室の数、浴室の数、築年数、郵便番号などのパラメーターが含まれます。同社は、多変数線形回帰を使用して住宅販売価格を予測したいと考えています。
分析に関係のない機能を削除し、モデルの複雑さを軽減するために、機械学習スペシャリストはどの手順を実行する必要がありますか？

あなたはソーシャルメディア会社で働いています。投稿された画像に車が含まれているかどうかを検出する必要があります。各トレーニング例は、正確に1つのクラスのメンバーです。オブジェクト検出ニューラルネットワークをトレーニングし、評価のためにモデルバージョンをAlPlatformPredictionにデプロイしました。デプロイする前に、評価ジョブを作成し、それをAlPlatformPredictionモデルバージョンに添付しました。精度がビジネス要件で許可されているよりも低いことに気づきました。精度を上げるために、モデルの最終層のソフトマックスしきい値をどのように調整する必要がありますか？

あなたは最近、新しいプロジェクトを間もなくリリースする機械学習チームに参加しました。プロジェクトのリーダーとして、MLコンポーネントの生産準備が整っているかどうかを判断するように求められます。チームはすでに機能とデータ、モデル開発、およびインフラストラクチャをテストしています。チームに推奨する追加の準備チェックはどれですか？

テクノロジーの新興企業は、複雑なディープニューラルネットワークとGPUコンピューティングを使用して、各顧客の習慣と相互作用に基づいて、既存の顧客に会社の製品を推奨しています。このソリューションは現在、ローカルで実行されている会社のGitリポジトリからプルされたTensorFlowモデルにデータをロードする前に、AmazonS3バケットから各データセットをプルします。このジョブは、進行状況を同じS3バケットに継続的に出力しながら、数時間実行されます。ジョブは、障害が発生した場合にいつでも一時停止、再開、および続行でき、中央キューから実行されます。
上級管理職は、ソリューションのリソース管理の複雑さと、プロセスを定期的に繰り返すことに伴うコストについて懸念しています。彼らは、ワークロードを自動化して、月曜日から金曜日の営業終了までに週に1回実行するように求めています。
最小のコストでソリューションを拡張するには、どのアーキテクチャを使用する必要がありますか？