A. 위도와 경도를 신경망에 입력 벡터로 제공합니다.

B. 위도와 경도의 특성 교차에서 숫자 열을 만듭니다.

C. 위도와 경도의 특성 교차를 생성하고, 분 수준에서 버킷화하고, 최적화 중에 L1 정규화를 사용합니다.

D. 위도와 경도의 특성 교차를 생성하고 이를 분 수준에서 버킷화하고 최적화 중에 L2 정규화를 사용합니다.

A. 다양한 팀에 대해 고유한 그룹을 만들고 Cloud IAM 정책에 그룹을 지정합니다.

B. Cloud Storage 버킷 및 BigQuery 데이터세트의 데이터를 공유할 때만 서비스 계정을 사용합니다.

C. Cloud 배포 관리자를 사용하여 액세스 프로비저닝을 자동화합니다.

D. 각 Cloud Storage 버킷 또는 BigQuery 데이터 세트에 대해 액세스가 필요한 프로젝트를 결정합니다. 이러한 프로젝트에 액세스할 수 있는 모든 활성 구성원을 찾고 Cloud IAM 정책을 만들어 모든 사용자에게 액세스 권한을 부여하세요.

E. 액세스 제어 정책 상속을 활용하기 위해 리소스 계층 구조를 도입합니다.

A. 작업에서 대량의 데이터 인스턴스를 처리하고 보다 복잡한 모델을 실행하는 데 최적화되어 있습니다.

B. 응답 메시지에 예측이 반환됩니다.

C. 예측은 지정한 Cloud Storage 위치의 출력 파일에 기록됩니다.

D. 예측 제공 지연 시간을 최소화하도록 최적화되었습니다.

A. BigQueryIO를 사용하여 Cloud Dataflow 파이프라인을 만들어 쿼리에서 모든 사용자에 대한 예측을 읽습니다.
BigtableIO를 사용하여 Cloud Bigtable에 결과를 씁니다. 애플리케이션이 Cloud Bigtable에서 개별 사용자에 대한 예측을 읽을 수 있도록 애플리케이션 서비스 계정에 Bigtable 리더 역할을 부여합니다.

B. 제공된 쿼리를 사용하여 승인된 뷰를 생성합니다. 뷰가 포함된 데이터 세트를 애플리케이션 서비스 계정과 공유합니다.

C. BigQueryIO를 사용하여 Cloud Dataflow 파이프라인을 만들어 쿼리 결과를 읽습니다. 애플리케이션 서비스 계정에 Dataflow 작업자 역할을 부여합니다.

D. 쿼리에 WHERE 절을 추가하고 애플리케이션 서비스 계정에 BigQuery 데이터 뷰어 역할을 부여합니다.

A. IAM 역할을 사용하면 프로젝트의 모든 테이블이 아닌 프로젝트의 한 테이블에만 사용자 액세스 권한을 부여할 수 없습니다.

B. 사용자에게 프로젝트의 하나의 테이블에만 액세스 권한을 부여하려면 해당 사용자에게 다음에 대한 Bigtable 편집자 역할을 부여하세요.
그 테이블.

C. 프로젝트 수준에서만 액세스 제어를 구성할 수 있습니다.

D. 사용자에게 프로젝트의 하나의 테이블에만 액세스 권한을 부여하려면 애플리케이션을 통해 액세스를 구성해야 합니다.