Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 21
귀하는 ML 모델용 학습 파이프라인을 설계하고 구현하는 ML 엔지니어입니다. TensorFlow 모델에 대한 엔드 투 엔드 학습 파이프라인을 생성해야 합니다. TensorFlow 모델은 수 테라바이트의 구조화된 데이터에서 학습됩니다. 훈련 전에 데이터 품질 검사를 포함하고 훈련 후 배포 전에 모델 품질 검사를 포함하려면 파이프라인이 필요합니다. 개발 시간과 인프라 유지 관리의 필요성을 최소화하려고 합니다. 훈련 파이프라인을 어떻게 구축하고 오케스트레이션해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 22
당신은 은행의 데이터 과학 팀에서 일하고 있으며 대출 불이행 위험을 예측하기 위해 ML 모델을 만들고 있습니다. BigQuery 테이블에서 수억 개의 레코드 가치가 있는 교육 데이터를 수집하고 정리했으며 이제 TensorFlow 및 Vertex AI를 사용하여 이 데이터에서 여러 모델을 개발하고 비교하려고 합니다. 확장성을 고려하면서 데이터 수집 상태 동안 병목 현상을 최소화하려고 합니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 23
회사의 모바일 애플리케이션에서 사용자 활동 데이터를 분석해야 합니다. 귀하의 팀은 데이터 분석, 변환 및 ML 알고리즘 실험에 BigQuery를 사용합니다. 사용자 활동 데이터를 BigQuery로 실시간 수집해야 합니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 24
실시간 추론을 위해 Vertex AI에 모델을 배포했습니다. 온라인 예측 요청 중에 "메모리 부족" 오류가 발생합니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 25
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?