Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 46
귀사의 콜센터에서는 각 통화에서 고객 감정을 분석하는 모델 개발을 요청했습니다. 콜센터는 매일 100만 건이 넘는 전화를 받고 있으며 데이터는 Cloud Storage에 저장됩니다. 수집된 데이터는 통화가 발생한 지역을 벗어나서는 안 되며 개인 식별 정보(Pll)를 저장하거나 분석할 수 없습니다. 데이터 과학 팀에는 SQL ANSI-2011 호환 인터페이스가 필요한 시각화 및 액세스를 위한 타사 도구가 있습니다. 데이터 처리 및 분석을 위한 구성 요소를 선택해야 합니다. 데이터 파이프라인은 어떻게 설계해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 47
최근에 새로운 Google Cloud 프로젝트를 생성했습니다. Cloud Shell에서 Vertex Al Pipeline 작업을 제출할 수 있는지 테스트한 후 Vertex Al Workbench 사용자 관리 노트북 인스턴스를 사용하여 해당 인스턴스에서 코드를 실행하려고 합니다. 인스턴스를 생성하고 실행했습니다. 코드가 있지만 이번에는 권한 부족 오류로 인해 작업이 실패합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 48
코드를 작성하지 않고도 사용자 정의 카테고리를 사용하여 고객 리뷰의 감정을 예측하려면 모델을 신속하게 구축하고 훈련해야 합니다. 모델을 처음부터 학습시키기에는 데이터가 충분하지 않습니다. 결과 모델은 높은 예측 성능을 가져야 합니다. 어떤 서비스를 이용해야 할까요?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 49
당신은 은행에서 근무하며 사기 탐지를 위한 Random Forest 모델을 구축하고 있습니다. 거래가 포함된 데이터세트가 있는데 그 중 1%가 사기로 식별되었습니다. 어떤 데이터 변환 전략이 분류기의 성능을 향상시킬 수 있나요?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 50
팀에서는 이미지에 운전면허증, 여권 또는 신용카드가 포함되어 있는지 예측하는 모델을 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어링 팀은 이미 파이프라인을 구축하고 운전면허증이 포함된 이미지 10,000개, 여권이 포함된 이미지 1,000개, 신용카드가 포함된 이미지 1,000개로 구성된 데이터 세트를 생성했습니다. 이제 ['driversjicense', 'passport', 'credit_card'] 라벨 맵을 사용하여 모델을 훈련해야 합니다. 어떤 손실 함수를 사용해야 합니까?
프리미엄 번들
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