Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 46

다음 중 스트리밍 머신러닝 애플리케이션과 관련된 장애물은 무엇입니까?

Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 47

머신러닝 엔지니어는 Databricks에 배포된 사기 탐지 모델을 유지 관리하는 업무를 담당합니다. 이들은 모델의 F1 점수가 임계값 아래로 떨어지거나 입력 특징 분포가 크게 변할 때 자동으로 재학습이 시작되는 파이프라인을 구현하고자 합니다.
이 자동 재학습을 구현하기 위해 엔지니어는 어떤 두 가지 조치를 취해야 합니까? (두 가지를 선택하십시오.)

Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 48

머신러닝 엔지니어가 Databricks Model Serving을 사용하여 사용자 지정 모델을 배포해야 합니다.
모델이 제대로 작동하려면 외부 토크나이저 파일(예: 어휘집 또는 사전 학습된 토크나이저)이 필요합니다. 모델 배포 시 이 토크나이저 파일을 사용할 수 있도록 모델에 포함시켜야 합니다. 그렇다면 이 토크나이저 파일을 모델 배포 패키지에 어떻게 포함시켜야 할까요?

Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 49

Spark ML 클래스 중 어떤 클래스가 자동 하이퍼파라미터 튜닝을 지원합니까?

Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 50

머신러닝 엔지니어가 MLflow 모델 서빙을 사용하여 모델 추천 시스템을 배포했습니다.
이제 그들은 MLflow 모델 레지스트리의 프로덕션 단계에 있는 해당 모델 버전을 조회하려고 합니다. 다음 모델 URI 중 설명된 모델 버전을 조회하는 데 사용할 수 있는 것은 무엇입니까?

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