BigQuery MLで線形回帰モデルを構築して、顧客が会社の製品を購入する可能性を予測します。モデルは、主要な予測コンポーネントとして都市名変数を使用します。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を使用してデータを準備する必要があります。あなたは何をするべきか？

Compute EngineでGPUを搭載した仮想マシンを使用して、特定のイメージに存在する政府IDのタイプを予測するコンピュータービジョンモデルをトレーニングする必要があります。次のパラメータを使用します。
*オプティマイザー：SGD
*画像の形状=224x224
*バッチサイズ=64
*エポック=10
*詳細=2
トレーニング中に、次のエラーが発生します。ResourceExhaustedError：テンソルの割り当て時にメモリ不足（oom）。あなたは何をするべきか？

ゲーム会社は、人々が無料でプレイを開始できるオンラインゲームを開始しましたが、特定の機能を使用することを選択した場合は料金を支払う必要があります。同社は、新規ユーザーが1年以内に有料ユーザーになるかどうかを予測する自動システムを構築する必要があります。同社は、100万人のユーザーからラベル付きのデータセットを収集しました。
トレーニングデータセットは、1,000のポジティブサンプル（1年以内に支払いを済ませたユーザーからのもの）と
999,000のネガティブサンプル（有料機能を使用しなかったユーザーから）。各データサンプルは、ユーザーの年齢、デバイス、場所、プレイパターンなどの200の機能で構成されています。
このデータセットをトレーニングに使用して、データサイエンスチームはランダムフォレストモデルをトレーニングしました。
トレーニングセットで99％の精度。ただし、テストデータセットの予測結果は満足のいくものではありませんでした。この問題を軽減するために、データサイエンスチームは次のどのアプローチを採用する必要がありますか？（2つ選択してください。）

機械学習スペシャリストは、AmazonSageMakerにカスタムアルゴリズムを導入したいと考えています。スペシャリストは、AmazonSageMakerでサポートされているDockerコンテナにアルゴリズムを実装します。
Amazon SageMakerがトレーニングを正しく起動できるように、スペシャリストはDockerコンテナをどのようにパッケージ化する必要がありますか？

トレーニング時間を短縮して、セマンティック画像セグメンテーションの深層学習モデルをトレーニングしています。ディープラーニングVMイメージを使用しているときに、次のエラーが発生します。リソース'projects / deeplearning-platforn / zones / europe-west4-c / AcceleratorTypes/nvidia-tesla-k80'が見つかりませんでした。あなたは何をするべきか？