Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 6
Google Cloud에서 심층신경망 모델을 학습시켰습니다. 모델은 훈련 데이터에 대한 손실이 낮지만 검증 데이터 a에서는 성능이 더 나쁩니다. 모델이 과적합에 대한 탄력성을 갖기를 원합니다. 모델을 재훈련할 때 어떤 전략을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 7
기계 학습 전문가가 기업 VPC의 프라이빗 서브넷에서 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스를 사용하고 있습니다. ML 전문가는 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스의 Amazon EBS 볼륨에 중요한 데이터를 저장하고 있으며 해당 EBS 볼륨의 스냅샷을 생성해야 합니다. 그러나 ML 전문가는 VPC 내에서 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스의 EBS 볼륨 또는 Amazon EC2 인스턴스를 찾을 수 없습니다.
ML 전문가가 VPC에 표시되는 인스턴스를 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?
ML 전문가가 VPC에 표시되는 인스턴스를 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 8
한 금융 서비스 회사가 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 S3의 이전 데이터와 새 데이터 쿼리를 지원합니다.
* 이벤트 기반 ETL 파이프라인 지원
* 메타데이터를 빠르고 쉽게 이해할 수 있는 방법을 제공합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 접근 방식은 무엇입니까?
* Amazon Athena 및 Amazon Redshift Spectrum을 통해 Amazon S3의 이전 데이터와 새 데이터 쿼리를 지원합니다.
* 이벤트 기반 ETL 파이프라인 지원
* 메타데이터를 빠르고 쉽게 이해할 수 있는 방법을 제공합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 접근 방식은 무엇입니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 9
최근 TensorFlow에서 와이드 앤 딥 모델을 개발하셨습니다. 데이터 a의 인스턴스 수준 변환을 수행하여 BigQuery에서 원시 데이터를 전처리하는 SQL 스크립트를 사용하여 학습 데이터 세트를 생성했습니다. 매주 모델을 재교육하려면 교육 파이프라인을 생성해야 합니다. 훈련된 모델은 일일 권장 사항을 생성하는 데 사용됩니다. 모델 개발 및 훈련 시간을 최소화하려고 합니다. 학습 파이프라인을 어떻게 개발해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 10
귀하는 센서 판독값을 기반으로 생산 라인 구성 요소의 오류를 조사해 달라는 요청을 받았습니다. 데이터 세트를 받은 후 판독값의 1% 미만이 실패 사건을 나타내는 긍정적인 예라는 것을 발견했습니다. 여러 분류 모델을 훈련하려고 시도했지만 그 중 어느 것도 수렴되지 않았습니다. 계층 불균형 문제를 어떻게 해결해야 할까요?