Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 11
다음 중 스트리밍 머신러닝 애플리케이션과 관련된 장애물은 무엇입니까?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 12
데이터 과학자가 온라인 쇼핑몰에서 고객의 현재 장바구니 내용을 기반으로 추가 상품을 추천하는 제품 추천 모델을 구축하고 있습니다. 이 모델은 이미 장바구니에 담긴 상품을 추천하지 않도록 추론 시점에 실시간 장바구니 내용에 접근해야 합니다. 모델은 Databricks Model Serving을 사용하여 배포될 예정입니다. 이제 데이터 과학자는 현재 장바구니 내용을 모델의 예측에 반영하기 위해 실시간 특징 엔지니어링을 구현하고자 합니다. 어떤 접근 방식이 이를 가능하게 할까요?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 13
데이터 과학자는 MLflow에 등록된 Spark ML 파이프라인 모델(catalog.prod.sales_forecaster)을 사용하여 sales_data라는 지속적으로 업데이트되는 Delta 테이블에 대한 추론을 수행해야 합니다.
예측 결과는 Delta 테이블인 forecast_results에 기록되어야 하며, 이 테이블은 3개의 실행기로 구성된 클러스터를 활용하여 낮은 지연 시간으로 업데이트되어야 합니다. 이들은 클러스터의 효율적인 사용을 극대화하고자 합니다. 어떤 접근 방식이 이들의 요구 사항에 적합할까요?
예측 결과는 Delta 테이블인 forecast_results에 기록되어야 하며, 이 테이블은 3개의 실행기로 구성된 클러스터를 활용하여 낮은 지연 시간으로 업데이트되어야 합니다. 이들은 클러스터의 효율적인 사용을 극대화하고자 합니다. 어떤 접근 방식이 이들의 요구 사항에 적합할까요?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 14
머신러닝 엔지니어는 `python_model`의 `load_context` 연산을 사용하여 파일 모음에 접근해야 합니다. `python_model.load_context`에서 접근하는 파일 모음은 모델을 로깅할 때 저장되어야 합니다. 이러한 파일의 이름과 경로가 담긴 딕셔너리는 `my_dict`에 적절하게 저장되어 있습니다.
머신러닝 엔지니어가 다음과 같은 불완전한 코드 블록을 작성했습니다.
주어진 코드 블록의 빈칸을 채워 작업을 성공적으로 완료하려면 어떤 코드 줄을 사용해야 할까요?
머신러닝 엔지니어가 다음과 같은 불완전한 코드 블록을 작성했습니다.
주어진 코드 블록의 빈칸을 채워 작업을 성공적으로 완료하려면 어떤 코드 줄을 사용해야 할까요?
Databricks-Machine-Learning-Professional 문제 15
머신러닝 엔지니어가 첨단 수경재배 농장의 다양한 수질 상태를 모니터링하는 IoT 센서를 기반으로 경보를 발령하도록 Databricks Lakehouse Monitoring 시스템을 구축하고 있습니다.
구체적으로:
- pH 센서
- 산성도/알칼리도를 0부터 14까지의 로그 스케일로 기록합니다.
- 펌프 상태 모니터
- 펌프의 현재 상태를 "켜짐", "꺼짐", "유지보수"로 기록합니다.
"결함" 또는 "깨끗함"
- 전기 전도도(EC) 센서
- 물의 영양분 수준을 "매우 풍부함", "풍부함", "중간"으로 기록합니다.
"가난한", "매우 가난한"
주어진 센서 유형별로 적절한 드리프트 측정 기준은 무엇입니까?
구체적으로:
- pH 센서
- 산성도/알칼리도를 0부터 14까지의 로그 스케일로 기록합니다.
- 펌프 상태 모니터
- 펌프의 현재 상태를 "켜짐", "꺼짐", "유지보수"로 기록합니다.
"결함" 또는 "깨끗함"
- 전기 전도도(EC) 센서
- 물의 영양분 수준을 "매우 풍부함", "풍부함", "중간"으로 기록합니다.
"가난한", "매우 가난한"
주어진 센서 유형별로 적절한 드리프트 측정 기준은 무엇입니까?