Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 41
지원 에이전트에게 라우팅되기 전에 유용한 메타데이터로 고객 지원 티켓을 풍부하게 하기 위해 서버리스 ML 시스템을 사용하여 아키텍처를 설계하고 있습니다. 티켓 우선순위를 예측하고, 티켓 해결 시간을 예측하고, 감정 분석을 수행하여 상담원이 지원 요청을 처리할 때 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 일련의 모델이 필요합니다. 티켓에는 도메인별 용어나 전문 용어가 포함되어서는 안 됩니다.
제안된 아키텍처의 흐름은 다음과 같습니다.
Enrichment Cloud Functions는 어떤 엔드포인트를 호출해야 합니까?
제안된 아키텍처의 흐름은 다음과 같습니다.
Enrichment Cloud Functions는 어떤 엔드포인트를 호출해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 42
기계 학습 전문가에게는 회사 고객 기반의 쇼핑 습관에 대한 구조화된 데이터 세트가 제공됩니다. 데이터 세트에는 각 고객에 대한 수천 개의 데이터 열과 수백 개의 숫자 열이 포함되어 있습니다. 전문가는 모든 고객에 걸쳐 이러한 열에 대한 자연스러운 그룹화가 있는지 확인하고 결과를 최대한 빨리 시각화하려고 합니다.
전문가는 이러한 작업을 수행하기 위해 어떤 접근 방식을 취해야 합니까?
전문가는 이러한 작업을 수행하기 위해 어떤 접근 방식을 취해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 43
당신은 광고 회사에서 일하고 있으며 회사의 최신 광고 캠페인의 효과를 이해하고 싶습니다. 500MB의 캠페인 데이터를 BigQuery로 스트리밍했습니다. 테이블을 쿼리한 다음 Al Platform 노트북의 Pandas 데이터 프레임을 사용하여 해당 쿼리 결과를 조작하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 44
기계 학습 팀은 Amazon SageMaker를 사용하여 연구 데이터 세트를 사용하여 Apache MXNet 필기 숫자 분류자 모델을 교육합니다. 팀에서는 모델이 과적합되면 알림을 받기를 원합니다.
감사자는 승인되지 않은 API 호출이 없는지 확인하기 위해 Amazon SageMaker 로그 활동 보고서를 보고 싶어합니다.
최소한의 코드와 최소한의 단계로 요구 사항을 해결하려면 머신러닝 팀이 무엇을 해야 합니까?
감사자는 승인되지 않은 API 호출이 없는지 확인하기 위해 Amazon SageMaker 로그 활동 보고서를 보고 싶어합니다.
최소한의 코드와 최소한의 단계로 요구 사항을 해결하려면 머신러닝 팀이 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 45
데이터 과학 팀은 다양한 기능, 모델 아키텍처 및 하이퍼파라미터를 신속하게 실험해야 합니다. 다양한 실험에 대한 정확도 측정항목을 추적하고 API를 사용하여 시간 경과에 따른 측정항목을 쿼리해야 합니다. 수동 작업을 최소화하면서 실험을 추적하고 보고하려면 무엇을 사용해야 합니까?