Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 21
회사는 자동화된 회사 발표를 위해 Amazon Polly를 사용하여 일반 텍스트 문서를 음성으로 변환하고 있습니다. 그러나 현재 문서에서는 회사 약어가 잘못 발음되고 있습니다.
기계 학습 전문가는 향후 문서에서 이 문제를 어떻게 해결해야 합니까?
기계 학습 전문가는 향후 문서에서 이 문제를 어떻게 해결해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 22
회사의 기계 학습 전문가는 TensorFlow를 사용하여 시계열 예측 모델의 교육 속도를 개선해야 합니다. 교육은 현재 단일 GPU 머신에서 구현되며 완료하는 데 약 23시간이 걸립니다. 훈련은 매일 실행해야 합니다.
모델 정확도는 허용되지만 회사는 교육 데이터의 크기가 지속적으로 증가하고 매일이 아니라 매시간 모델을 업데이트해야 할 것으로 예상합니다. 회사는 또한 코딩 노력과 인프라 변경을 최소화하기를 원합니다.
머신 러닝 전문가는 미래 수요에 맞게 확장할 수 있도록 교육 솔루션에 무엇을 해야 합니까?
모델 정확도는 허용되지만 회사는 교육 데이터의 크기가 지속적으로 증가하고 매일이 아니라 매시간 모델을 업데이트해야 할 것으로 예상합니다. 회사는 또한 코딩 노력과 인프라 변경을 최소화하기를 원합니다.
머신 러닝 전문가는 미래 수요에 맞게 확장할 수 있도록 교육 솔루션에 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 23
기계 학습 전문가는 훈련을 위해 Amazon SageMaker를 사용하는 TensorFlow 프로젝트에 할당되며 Wi-Fi 액세스 없이 장기간 계속 작업해야 합니다.
전문가는 작업을 계속하기 위해 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?
전문가는 작업을 계속하기 위해 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 24
센서 판독값을 기반으로 생산 라인 구성 요소의 오류를 조사하라는 요청을 받았습니다. 데이터 세트를 수신한 후 판독값의 1% 미만이 실패 사건을 나타내는 긍정적인 예임을 발견했습니다. 여러 분류 모델을 훈련하려고 시도했지만 어느 것도 수렴하지 않았습니다. 클래스 불균형 문제를 어떻게 해결해야 할까요?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 25
데이터 과학자는 여러 클래스가 있는 데이터 세트에서 다층 인식(MLP)을 훈련하고 있습니다. 관심 대상 클래스는 데이터 세트 내의 다른 클래스와 비교하여 고유하지만 수용 가능한 회수 메트릭을 달성하지 못합니다. 데이터 과학자는 이미 MLP의 은닉층의 수와 크기를 변경하려고 시도했지만 결과가 크게 향상되지 않았습니다. 리콜을 개선하기 위한 솔루션은 가능한 한 빨리 구현되어야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 기술을 사용해야 합니까?
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