Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 91
데이터 과학 팀에서 예약된 모델 재훈련을 지원하는 시스템, Docker 컨테이너, 온라인 예측 요청에 대한 자동 크기 조정 및 모니터링을 지원하는 서비스를 요청했습니다. 이 시스템에 대해 어떤 플랫폼 구성 요소를 선택해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 92
Google Cloud에서 심층신경망 모델을 학습시켰습니다. 이 모델은 훈련 데이터에 대한 손실이 적지만 검증 데이터 a에 대해서는 성능이 더 나쁩니다. 모델이 과적합에 대해 탄력적이기를 원합니다. 모델을 재교육할 때 어떤 전략을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 93
Al Platform에 이미지 분류 모델의 여러 버전을 배포했습니다. 시간이 지남에 따라 모델 버전의 성능을 모니터링하려고 합니다. 이 비교를 어떻게 수행해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 94
기계 학습 전문가는 Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3에서 데이터 세트를 쿼리하는 프로세스를 구축해야 합니다. 데이터 세트에는 일반 텍스트 CSV 파일로 저장된 800,000개 이상의 레코드가 포함되어 있습니다. 각 레코드에는
200개 열이며 크기는 약 1.5MB입니다. 대부분의 쿼리는 5~10개 열에만 확장됩니다.
기계 학습 전문가는 쿼리 실행 시간을 최소화하기 위해 데이터 세트를 어떻게 변환해야 합니까?
200개 열이며 크기는 약 1.5MB입니다. 대부분의 쿼리는 5~10개 열에만 확장됩니다.
기계 학습 전문가는 쿼리 실행 시간을 최소화하기 위해 데이터 세트를 어떻게 변환해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 95
Parquet 파일에 저장된 데이터에 대해 훈련된 모델을 구축했습니다. Google Cloud에서 호스팅되는 Hive 테이블을 통해 데이터에 액세스합니다. PySpark로 이러한 데이터를 사전 처리하고 CSV 파일로 Cloud Storage에 내보냈습니다. 전처리 후 추가 단계를 실행하여 모델을 훈련하고 평가합니다. Kubeflow Pipelines에서 이 모델 학습을 매개변수화하려고 합니다. 어떻게 해야 합니까?