A. 워크플로 파이프라인에 Dataflow를 사용합니다. 예약에는 Cloud Run 트리거를 사용하세요.

B. 워크플로 파이프라인에 Dataflow를 사용합니다. 셸 스크립트를 사용하여 워크플로를 예약합니다.

C. 공유 VPC 구성에서 Cloud Composer를 사용합니다. Cloud Composer 리소스를 호스트 프로젝트에 배치합니다.

D. 공유 VPC 구성에서 Cloud Composer를 사용합니다. Cloud Composer 리소스를 서비스 프로젝트에 배치합니다.

A. 세부정보

B. 값

C. null

D. ID

A. 초매개변수 조정 수행

B. 신경망은 항상 SVM을 능가하므로 심층 신경망으로 분류기를 훈련합니다.

C. 모델을 배포하고 실제 AUC를 측정합니다. 일반화로 인해 항상 더 높습니다.

D. 가장 높은 AUC를 얻기 위해 모델에서 얻은 예측 크기 조정(초매개변수로 배율 인수 조정)

A. 기존 작업 이름으로 설정된 --jobName과 함께 --update 옵션을 전달하여 진행 중인 Cloud Dataflow 파이프라인을 업데이트합니다.

B. 드레이닝 옵션을 사용하여 Cloud Dataflow 파이프라인을 중지합니다. 업데이트된 코드로 새 Cloud Dataflow 작업 만들기

C. 취소 옵션을 사용하여 Cloud Dataflow 파이프라인을 중지합니다. 업데이트된 코드로 새 Cloud Dataflow 작업 만들기

D. --jobName이 새로운 고유 작업 이름으로 설정된 --update 옵션을 전달하여 진행 중인 Cloud Dataflow 파이프라인을 업데이트합니다.

A. 내장 함수를 사용하여 CLICK_STREAM 테이블의 모든 행을 반환하는 쿼리를 구성합니다.
DTinto 열의 문자열을 TIMESTAMP 값으로 캐스팅합니다. 대상 테이블에 대한 쿼리 실행
NEW_CLICK_STREAM, 여기서 T열은 TIMESTAMP 유형입니다. 표를 참고하세요
이제부터 CLICK_STREAM 테이블 대신 NEW_CLICK_STREAM을 사용하세요. 앞으로는 새로운 데이터가
NEW_CLICK_STREAM 테이블에 로드되었습니다.

B. TIMESTAMP 유형의 TS 열을 CLICK_STREAM 테이블에 추가하고 숫자를 채웁니다.
각 행에 대한 TS 열의 값입니다. 지금부터 DT 열 대신 TS 열을 참조하세요.
에.

C. 테이블에 두 개의 열을 추가합니다. CLICK STREAM: TIMESTAMP 유형의 TS 및 IS_NEW
부울 유형. 추가 모드에서 모든 데이터를 다시 로드합니다. 추가된 각 행에 대해 IS_NEW 값을 다음으로 설정합니다.
진실. 향후 쿼리에서는 WHERE절을 사용하여 DT 열 대신 TS 열을 참조하세요.
IS_NEW 값이 true인지 확인합니다.

D. CLICK_STREAM 테이블을 삭제한 후 TIMESTAMP의 DTi 컬럼이 되도록 다시 생성합니다.
유형. 데이터를 다시 로드합니다.

E. DT 열의 문자열이 TIMESTAMP 값으로 변환되는 CLICK_STREAM_V 뷰를 만듭니다.
이제부터는 CLICK_STREAM 테이블 대신 CLICK_STREAM_V 뷰를 참조하세요.