Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 1
당신은 여러 지역에 매장이 있는 대형 식료품 소매업체의 ML 엔지니어입니다. 인벤토리 예측 모델을 생성하라는 요청을 받았습니다. 모델 기능에는 지역, 위치, 과거 수요 및 계절별 인기도가 포함됩니다. 알고리즘이 매일 새로운 인벤토리 데이터에서 학습하기를 원합니다. 모델을 구축하기 위해 어떤 알고리즘을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 2
고객 지원 이메일을 분류하는 모델을 개발 중입니다. 온프레미스 시스템에서 작은 데이터세트를 사용하여 TensorFlow Estimators로 모델을 생성했지만 이제 고성능을 보장하기 위해 큰 데이터세트를 사용하여 모델을 훈련해야 합니다. 모델을 GCP로 이식하고 온프레미스에서 클라우드로 쉽게 마이그레이션할 수 있도록 코드 리팩터링 및 인프라 오버헤드를 최소화하려고 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 3
다음 작업 제출 스크립트를 사용하여 텍스트를 요약하기 위해 Al Platform에서 LSTM 기반 모델을 훈련하고 있습니다.
모델의 정확도를 크게 손상시키지 않으면서 훈련 시간을 최소화하려고 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
모델의 정확도를 크게 손상시키지 않으면서 훈련 시간을 최소화하려고 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 4
회사의 전자 상거래 웹사이트에서 쇼핑객을 위한 ML 추천 모델을 디자인하고 있습니다. Recommendations A1을 사용하여 시스템을 구축, 테스트 및 배포합니다. 모범 사례를 따르면서 수익을 높이는 권장 사항을 어떻게 개발해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 5
대규모 모바일 네트워크 운영 회사는 서비스 구독을 취소할 가능성이 높은 고객을 예측하기 위해 기계 학습 모델을 구축하고 있습니다. 회사는 이탈 비용이 인센티브 비용보다 훨씬 높기 때문에 이러한 고객에게 인센티브를 제공할 계획입니다.
이 모델은 100명의 고객에 대한 테스트 데이터 세트를 평가한 후 다음과 같은 혼동 행렬을 생성합니다.
모델 평가 결과에 따르면 이것이 생산 가능한 모델인 이유는 무엇입니까?
이 모델은 100명의 고객에 대한 테스트 데이터 세트를 평가한 후 다음과 같은 혼동 행렬을 생성합니다.
모델 평가 결과에 따르면 이것이 생산 가능한 모델인 이유는 무엇입니까?