Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 31
다양한 온프레미스 데이터 마트에서 통합 분석 환경을 구축할 책임이 있습니다. 귀사는 다양한 연결되지 않은 도구와 임시 솔루션을 사용하여 서버 전체에서 데이터를 통합할 때 데이터 품질 및 보안 문제를 겪고 있습니다. 총 작업 비용을 낮추고 반복 작업을 줄여줄 완전 관리형 클라우드 네이티브 데이터 통합 서비스가 필요합니다. 팀의 일부 구성원은 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스 구축을 위해 코드 없는 인터페이스를 선호합니다. 어떤 서비스를 이용해야 할까요?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 32
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 33
귀하는 글로벌 신발 소매업체에서 근무하며 과거 재고 날짜를 기준으로 항목의 품절 시기를 예측해야 합니다. 신발 수요는 다양한 요인의 영향을 받기 때문에 고객 행동은 매우 역동적입니다. 사용 가능한 모든 데이터에 대해 학습된 모델을 제공하지만 프로덕션으로 진행하기 전에 데이터의 특정 하위 집합에 대한 성능을 추적하려고 합니다. 이 검증을 수행하는 가장 능률적이고 신뢰할 수 있는 방법은 무엇입니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 34
고객 지원 이메일을 분류하기 위한 모델을 개발하고 있습니다. 온프레미스 시스템에서 작은 데이터세트를 사용하여 TensorFlow Estimator로 모델을 만들었지만 이제는 고성능을 보장하기 위해 큰 데이터세트를 사용하여 모델을 교육해야 합니다. 모델을 Google Cloud로 포팅하고 코드 리팩터링 및 인프라 오버헤드를 최소화하여 온프레미스에서 클라우드로 쉽게 마이그레이션하려고 합니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 35
영화 분류 모델에 대한 다음 혼동 행렬이 주어지면 Romance에 대한 실제 클래스 빈도와 Adventure에 대한 예측 클래스 빈도는 무엇입니까?
