Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 1
최근에 Keras를 사용하여 딥 러닝 모델을 개발했으며 지금은 다양한 훈련 전략을 실험하고 있습니다. 먼저 단일 GPU를 사용하여 모델을 훈련시켰지만 훈련 프로세스가 너무 느렸습니다. 다음으로 tf.distribute.MirroredStrategy를 사용하여 4개의 GPU에 교육을 배포했지만(다른 변경 사항 없음) 교육 시간이 감소하지 않았습니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 2
여러분은 모두 Al Platform을 사용하는 50명 이상의 데이터 과학자로 구성된 성장하는 팀에서 일하고 있습니다. 깔끔하고 확장 가능한 방식으로 작업, 모델 및 버전을 구성하는 전략을 설계하고 있습니다. 어떤 전략을 선택해야 할까요?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 3
당신은 대중 교통 회사에서 근무하며 여러 교통 경로의 지연 시간을 추정하는 모델을 구축해야 합니다. 예측은 실시간으로 앱의 사용자에게 직접 제공됩니다. 다양한 계절과 인구 증가가 데이터 관련성에 영향을 미치기 때문에 매달 모델을 재교육해야 합니다. Google에서 권장하는 모범 사례를 따르고 싶습니다. 예측 모델의 종단 간 아키텍처를 어떻게 구성해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 4
당신은 최근 자율주행차용 이미지 분할 모델의 첫 번째 버전을 구축했습니다. 모델을 배포한 후 곡선 아래 영역(AUC) 메트릭의 감소를 관찰합니다. 비디오 녹화를 분석할 때 모델이 매우 혼잡한 트래픽에서는 실패하지만 트래픽이 적을 때는 예상대로 작동한다는 것도 발견했습니다. 이 결과에 대한 가장 가능성 있는 이유는 무엇입니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 5
팀은 이미지에 운전면허증, 여권 또는 신용카드가 포함되어 있는지 예측하는 모델을 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어링 팀은 이미 파이프라인을 구축했으며 운전면허증이 포함된 10,000개의 이미지, 여권이 포함된 1,000개의 이미지, 신용카드가 포함된 1,000개의 이미지로 구성된 데이터 세트를 생성했습니다. 이제 ['driversjicense', 'passport', 'credit_card'] 레이블 맵을 사용하여 모델을 교육해야 합니다. 어떤 손실 함수를 사용해야 합니까?