Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 46
팀은 이미지에 운전 면허증, 여권 또는 신용 카드가 포함되어 있는지 여부를 예측하는 모델을 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어링 팀은 이미 파이프라인을 구축하고 운전 면허증이 있는 10,000개의 이미지, 여권이 있는 1,000개의 이미지, 신용 카드가 있는 1,000개의 이미지로 구성된 데이터 세트를 생성했습니다. 이제 ['driversjicense', 'passport', 'credit_card'] 레이블 맵을 사용하여 모델을 훈련해야 합니다. 어떤 손실 함수를 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 47
당신은 대규모 호텔 체인에서 일하고 있으며 타겟 마케팅 전략에 대한 예측을 수집하는 데 마케팅 팀을 지원하라는 요청을 받았습니다. 향후 30일 동안의 사용자평생가치(LTV)를 예측해야 이에 따라 마케팅이 조정될 수 있습니다. 고객 데이터 세트는 BigQuery에 있으며 AutoML Tables로 학습할 테이블 형식 데이터를 준비하고 있습니다. 이 데이터에는 여러 열에 분산된 시간 신호가 있습니다. AutoML이 데이터에 가장 적합한 모델을 맞추도록 하려면 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 48
데이터 과학 팀은 기계 학습 모델에서 일반적으로 사용되는 대량의 교육 데이터를 저장할 데이터 세트 리포지토리를 설계하고 있습니다. 데이터 과학자는 매일 임의의 수의 새 데이터 세트를 생성할 수 있으므로 솔루션은 자동으로 확장되고 비용 효율적이어야 합니다. 또한 SQL을 사용하여 데이터를 탐색할 수 있어야 합니다.
이 시나리오에 가장 적합한 스토리지 구성표는 무엇입니까?
이 시나리오에 가장 적합한 스토리지 구성표는 무엇입니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 49
자동차 엔진의 결함 유형을 시각적으로 분류하기 위해 TPU를 사용하여 Al Platform에서 Resnet 모델을 훈련하고 있습니다. Cloud TPU 프로파일러 플러그인을 사용하여 학습 프로필을 캡처하고 입력이 많이 제한되어 있음을 관찰합니다. 병목 현상을 줄이고 모델 교육 프로세스의 속도를 높이고 싶습니다. tf .data 데이터 세트에 어떤 수정 사항을 적용해야 합니까?
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Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 50
광고 회사에서 일하고 있으며 회사의 최신 광고 캠페인의 효과를 이해하려고 합니다. 500MB의 캠페인 데이터를 BigQuery로 스트리밍했습니다. 테이블을 쿼리한 다음 Al Platform 노트북에서 pandas 데이터 프레임을 사용하여 해당 쿼리의 결과를 조작하려고 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?