A. CSV 파일을 TFRecords의 샤드로 변환하고 데이터를 Cloud Storage에 저장합니다.

B. CSV 파일을 TFRecords의 샤드로 변환하고 HDFS(Hadoop Distributed File System)에 데이터를 저장합니다.

C. Cloud Bigtable에 데이터를 로드하고 Bigtable에서 데이터를 읽습니다.

D. BigQuery에 데이터를 로드하고 BigQuery에서 데이터를 읽습니다.

A. 수정, 재현성 및 설명 가능성

B. 연합 학습, 재현성 및 설명 가능성

C. 추적 가능성, 재현성 및 설명 가능성

D. 차등 프라이버시 연합 학습 및 설명 가능성

A. 고객 데이터베이스에서 패턴을 식별하기 위해 주어진 이산 데이터 모음에 대한 LDA(Latent Dirichlet Allocation).

B. 고객 데이터베이스에서 패턴을 식별하기 위해 최소 3개의 레이어와 무작위 초기 가중치가 있는 신경망.

C. 고객 데이터베이스에서 패턴을 식별하기 위해 사용자 상호 작용 및 상관 관계를 기반으로 하는 협업 필터링.

D. 고객 데이터베이스에서 패턴을 식별하기 위해 임의 하위 샘플에 대한 RCF(Random Cut Forest).

A. 비닝된 위도, 비닝된 경도 및 원-핫 인코딩된 자동차 유형의 세 가지 개별 기능

B. 위도, 경도, 차종 간의 요소별 곱으로 얻은 하나의 특징

C. 비닝된 위도, 비닝된 경도 및 원-핫 인코딩된 자동차 유형 간의 요소별 곱으로 얻은 하나의 기능

D. 비닝된 위도와 원-핫 인코딩된 자동차 유형 간의 첫 번째 및 비닝된 경도와 원-핫 인코딩된 자동차 유형 간의 두 번째 요소별 제품으로서 두 특성 교차

A. 1. Firebase에 알림 시스템 구축
2. 모든 계정 잔액 예측의 평균이 $25 임계값 아래로 떨어지면 알림을 보내는 Firebase Cloud Messaging 서버에 사용자 ID로 각 사용자를 등록합니다.

B. 1 Firebase에 알림 시스템 구축
2. Firebase Cloud Messaging 서버에 사용자 ID를 사용하여 각 사용자를 등록합니다. 모델에서 사용자 계정 잔액이 25달러 임계값 아래로 떨어질 것으로 예측하면 알림을 보냅니다.

C. 1. 각 사용자에 대한 Pub/Sub 주제 생성
2 모델에서 사용자 계정 잔액이 $25 임계값 아래로 떨어질 것으로 예측할 때 알림을 보내는 Cloud 함수를 배포합니다.

D. 1. 각 사용자에 대한 Pub/Sub 주제 생성
2. 모델이 사용자의 계정 잔액이 25달러 임계값 아래로 떨어질 것으로 예측할 때 알림을 보내는 애플리케이션을 App Engine 표준 환경에 배포합니다.