Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 36
한 회사에서 Amazon Polly를 사용하여 자동화된 회사 발표를 위해 일반 텍스트 문서를 음성으로 변환하고 있습니다. 그러나 현재 문서에서 회사 약어가 잘못 발음되고 있습니다.
기계 학습 전문가는 향후 문서에서 이 문제를 어떻게 해결해야 합니까?
기계 학습 전문가는 향후 문서에서 이 문제를 어떻게 해결해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 37
당신은 제조 회사의 ML 엔지니어입니다. 조립 라인의 끝에서 촬영한 제품의 이미지를 기반으로 제품의 결함을 식별하는 모델을 구축해야 합니다. 제품 결함의 특징을 빠르게 추출하기 위해 모델이 낮은 계산으로 이미지를 사전 처리하기를 원합니다. 모델을 구축하는 데 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 38
귀하는 질병의 존재를 확인하기 위해 작물 이미지에서 잎 녹병 반점을 감지하는 작물 질병 감지 도구를 작업하는 농업 연구 팀의 ML 엔지니어입니다. 모양과 크기가 다를 수 있는 이러한 반점은 질병의 중증도와 관련이 있습니다. 높은 정확도로 질병의 존재와 심각도를 예측하는 솔루션을 개발하려고 합니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 39
데이터 과학 팀은 다양한 기능, 모델 아키텍처 및 하이퍼파라미터를 신속하게 실험해야 합니다. 그들은 다양한 실험에 대한 정확도 메트릭을 추적하고 API를 사용하여 시간 경과에 따라 메트릭을 쿼리해야 합니다. 수작업을 최소화하면서 실험을 추적하고 보고하려면 무엇을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 40
금융 서비스 회사는 Amazon S3에 강력한 서버리스 데이터 레이크를 구축하고 있습니다. 데이터 레이크는 유연해야 하며 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* Amazon Athena 및 Amazon Redshift Spectrum을 통해 Amazon S3에서 이전 및 새 데이터 쿼리를 지원합니다.
* 이벤트 기반 ETL 파이프라인 지원
* 메타데이터를 이해하는 빠르고 쉬운 방법 제공
어떤 접근 방식이 이러한 요구 사항을 충족합니까?
* Amazon Athena 및 Amazon Redshift Spectrum을 통해 Amazon S3에서 이전 및 새 데이터 쿼리를 지원합니다.
* 이벤트 기반 ETL 파이프라인 지원
* 메타데이터를 이해하는 빠르고 쉬운 방법 제공
어떤 접근 방식이 이러한 요구 사항을 충족합니까?
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