Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 26
회사에서 사용 가능한 과거 판매 데이터를 기반으로 주택 판매 가격을 예측하려고 합니다. 회사 데이터 세트의 대상 변수는 판매 가격입니다. 기능에는 부지 크기, 거실 면적 측정, 비거실 면적 측정, 침실 수, 욕실 수, 건축 연도 및 우편 번호와 같은 매개변수가 포함됩니다. 회사는 다변수 선형 회귀를 사용하여 주택 판매 가격을 예측하려고 합니다.
기계 학습 전문가는 분석과 관련이 없는 기능을 제거하고 모델의 복잡성을 줄이기 위해 어떤 단계를 수행해야 합니까?
기계 학습 전문가는 분석과 관련이 없는 기능을 제거하고 모델의 복잡성을 줄이기 위해 어떤 단계를 수행해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 27
CT 스캔의 이미지 분할을 위해 Al Platform으로 ML 모델을 개발 중입니다. 사용 가능한 최신 연구 문서를 기반으로 모델 아키텍처를 자주 업데이트하고 동일한 데이터 세트에 대한 교육을 다시 실행하여 성능을 벤치마킹해야 합니다. 코드에 대한 버전 제어를 유지하면서 계산 비용과 수동 개입을 최소화하려고 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 28
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 29
여러 CSV 파일에 저장된 1,000억 개의 레코드가 있는 구조화된 데이터 세트에 대해 TensorFlow 모델을 훈련하고 있습니다. 입출력 실행 성능을 향상시켜야 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 30
기계 학습 전문가가 Amazon SageMaker를 사용하여 시계열 예측을 수행하는 모델을 구축하고 있습니다. 전문가는 모델 교육을 완료했으며 이제 끝점에서 부하 테스트를 수행하여 모델 변형에 대해 Auto Scaling을 구성할 수 있도록 계획하고 있습니다.
전문가가 부하 테스트 중에 대기 시간, 메모리 사용률 및 CPU 사용률을 검토할 수 있는 접근 방식은 무엇입니까?
전문가가 부하 테스트 중에 대기 시간, 메모리 사용률 및 CPU 사용률을 검토할 수 있는 접근 방식은 무엇입니까?