Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 6
데이터 과학자는 Amazon Forecast를 사용하여 소매 회사의 재고 수요에 대한 예측 모델을 구축하려고 합니다. 이 회사는 제품에 대한 과거 재고 수요 데이터 세트를 Amazon S3 버킷에 저장된 .csv 파일로 제공했습니다. 아래 표는 데이터 세트의 샘플을 보여줍니다.
데이터 과학자는 데이터를 어떻게 변환해야 합니까?
데이터 과학자는 데이터를 어떻게 변환해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 7
텍스트 분류 모델을 학습했습니다. 다음과 같은 SignatureDefs가 있습니다.
예측 요청을 작성하는 올바른 방법은 무엇입니까?
예측 요청을 작성하는 올바른 방법은 무엇입니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 8
데이터 과학자는 각 환자와 치료 계획에 대해 수집된 정보를 기반으로 미래 환자 결과를 예측하는 기계 학습 모델을 개발하고 있습니다. 모델은 예측으로 연속 값을 출력해야 합니다. 사용 가능한 데이터에는 4,000명의 환자 세트에 대한 레이블이 지정된 결과가 포함됩니다. 이 연구는 나이가 들어감에 따라 악화되는 것으로 알려진 특정 질병이 있는 65세 이상의 개인 그룹을 대상으로 수행되었습니다.
초기 모델은 성능이 좋지 않았습니다. 기본 데이터를 검토하는 동안 데이터 과학자는 4,000명의 환자 관찰 중 환자 연령이 0으로 입력된 450개가 있음을 확인합니다. 이러한 관찰의 다른 기능은 나머지 샘플 모집단과 비교하여 정상으로 나타납니다. 데이터 과학자가 이 문제를 해결합니까?
초기 모델은 성능이 좋지 않았습니다. 기본 데이터를 검토하는 동안 데이터 과학자는 4,000명의 환자 관찰 중 환자 연령이 0으로 입력된 450개가 있음을 확인합니다. 이러한 관찰의 다른 기능은 나머지 샘플 모집단과 비교하여 정상으로 나타납니다. 데이터 과학자가 이 문제를 해결합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 9
기계 학습 전문가는 AUC(Area Under the ROC Curve)를 목표 지표로 사용하는 Amazon SageMaker를 사용하여 트리 기반 앙상블 모델에 대한 초매개변수 조정 작업을 시작합니다. 이 워크플로는 결국 매일 밤 초매개변수를 다시 훈련하고 조정하여 24시간마다 오래된 데이터에 대한 클릭 연결을 모델링하는 파이프라인에 배포됩니다.
이러한 모델을 교육하는 데 걸리는 시간을 줄이고 궁극적으로 비용을 줄이기 위해 Specialist는 입력 하이퍼파라미터 범위를 재구성하려고 합니다.
어떤 시각화가 이 작업을 수행합니까?
이러한 모델을 교육하는 데 걸리는 시간을 줄이고 궁극적으로 비용을 줄이기 위해 Specialist는 입력 하이퍼파라미터 범위를 재구성하려고 합니다.
어떤 시각화가 이 작업을 수행합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 10
판매 수를 예측하는 생산 시스템을 구축하고 관리합니다. 생산 모델은 시장 변화에 발맞추기 위해 필요하기 때문에 모델 정확도는 매우 중요합니다. 프로덕션에 배포된 이후로 모델은 변경되지 않았습니다. 그러나 모델의 정확도는 꾸준히 악화되었습니다. 모델 정확도가 지속적으로 저하되는 가장 큰 원인은 무엇입니까?