Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 26
Keras에서 구매 내역을 기반으로 고객 구매를 예측하는 맞춤형 심층 신경망을 설계해야 합니다. 여러 모델 아키텍처를 사용하여 모델 성능을 탐색하고 훈련 데이터를 저장하며 동일한 대시보드에서 평가 메트릭을 비교할 수 있기를 원합니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 27
커스텀 라이브러리가 필요한 Kubeflow Pipeline에 대한 단위 테스트를 작성했습니다. Cloud Source Repositories의 개발 분기에 대한 각각의 새로운 푸시로 단위 테스트 실행을 자동화하려고 합니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 28
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 29
데이터 과학자는 여러 클래스가 있는 데이터 세트에서 다층 인식(MLP)을 훈련하고 있습니다. 관심 있는 대상 클래스는 데이터 세트 내의 다른 클래스와 비교하여 고유하지만 달성 및 허용 가능한 회수 메트릭을 달성하지 못합니다. 데이터 과학자는 이미 MLP의 숨겨진 계층의 수와 크기를 다양하게 시도했지만 결과가 크게 개선되지 않았습니다. 재현율을 개선하기 위한 솔루션은 가능한 한 빨리 구현되어야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 기술을 사용해야 합니까?
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 기술을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 30
회사의 기계 학습 전문가는 TensorFlow를 사용하여 시계열 예측 모델의 교육 속도를 개선해야 합니다. 교육은 현재 단일 GPU 시스템에서 구현되며 완료하는 데 약 23시간이 걸립니다. 교육은 매일 실행해야 합니다.
모델 정확도는 허용 가능하지만 회사는 훈련 데이터의 크기가 지속적으로 증가하고 모델을 매일이 아닌 시간 단위로 업데이트해야 할 필요성을 예상합니다. 회사는 또한 코딩 노력과 인프라 변경을 최소화하기를 원합니다.
기계 학습 전문가는 교육 솔루션이 향후 수요에 맞게 확장될 수 있도록 어떻게 해야 합니까?
모델 정확도는 허용 가능하지만 회사는 훈련 데이터의 크기가 지속적으로 증가하고 모델을 매일이 아닌 시간 단위로 업데이트해야 할 필요성을 예상합니다. 회사는 또한 코딩 노력과 인프라 변경을 최소화하기를 원합니다.
기계 학습 전문가는 교육 솔루션이 향후 수요에 맞게 확장될 수 있도록 어떻게 해야 합니까?