Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 26
다음 코드를 사용하여 Keras API로 DNN 회귀 모델을 훈련할 것입니다.
모델에 훈련 가능한 가중치가 몇 개 있습니까? (아래의 계산이 맞습니다.)
모델에 훈련 가능한 가중치가 몇 개 있습니까? (아래의 계산이 맞습니다.)
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 27
BigQuery ML에서 선형 회귀 모델을 구축하여 고객이 회사 제품을 구매할 가능성을 예측합니다. 모델은 도시 이름 변수를 주요 예측 구성 요소로 사용합니다. 모델을 훈련하고 제공하려면 데이터를 열로 구성해야 합니다. 예측 가능한 변수를 유지하면서 최소한의 코딩을 사용하여 데이터를 준비하려고 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 28
당신은 글로벌 자동차 제조업체의 ML 엔지니어입니다. 전 세계 여러 도시에서 자동차 판매를 예측하려면 ML 모델을 구축해야 합니다. 자동차 유형과 판매 수 간의 도시별 관계를 훈련하기 위해 어떤 기능 또는 기능 교차를 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 29
일일 온도를 예측하는 모델을 구축 중입니다. 데이터를 무작위로 분할한 다음 훈련 및 테스트 데이터 세트를 변환했습니다. 모델 훈련을 위한 온도 데이터는 매시간 업로드됩니다. 테스트하는 동안 모델은 97% 정확도로 수행되었습니다. 그러나 프로덕션에 배포한 후 모델의 정확도는 66%로 떨어졌습니다. 어떻게 하면 생산 모델을 더 정확하게 만들 수 있습니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 30
한 소매 회사에서 기계 학습을 사용하여 신제품을 분류하려고 합니다. 현재 제품의 레이블이 지정된 데이터 세트가 데이터 과학 팀에 제공되었습니다. 데이터 세트에는 1,200개의 제품이 포함됩니다. 레이블이 지정된 데이터 세트에는 제목 치수, 무게 및 가격과 같은 각 제품에 대한 15가지 기능이 있습니다. 각 제품은 책, 게임, 전자 제품 및 영화와 같은 6가지 범주 중 하나에 속하는 것으로 표시됩니다.
교육용으로 제공된 데이터 세트를 사용하여 신제품을 분류하는 데 어떤 모델을 사용해야 합니까?
교육용으로 제공된 데이터 세트를 사용하여 신제품을 분류하는 데 어떤 모델을 사용해야 합니까?