Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 51
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 52
여러 scikit-learn 모델 체인을 사용하여 회사 제품의 최적 가격을 예측하는 애플리케이션을 개발했습니다. 워크플로 논리는 팀 구성원이 다른 솔루션 워크플로에서 개별 모델을 사용하는 다이어그램에 표시됩니다. 각 개별 모델과 전체 워크플로에 대한 버전 제어를 보장하면서 이 워크플로를 배포하려고 합니다. 애플리케이션을 0으로 축소할 수 있어야 합니다. 이 솔루션을 관리하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스 활용도와 수동 작업을 최소화하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 53
당신은 최근 ML 및 데이터 워크로드를 Google Cloud로 이전하기로 결정한 대규모 조직에서 근무하고 있습니다. 데이터 엔지니어링팀은 구조화된 데이터를 Avro 형식의 Cloud Storage 버킷으로 내보냈습니다. 분석을 수행하고, 기능을 생성하고, ML 모델이 온라인 예측에 사용하는 기능을 호스팅하는 워크플로를 제안해야 합니다. 파이프라인을 어떻게 구성해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 54
다음 작업 제출 스크립트를 사용하여 텍스트를 요약하기 위해 Al Platform에서 LSTM 기반 모델을 학습하고 있습니다.
모델의 정확성을 크게 저하시키지 않으면서 훈련 시간을 최소화하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
모델의 정확성을 크게 저하시키지 않으면서 훈련 시간을 최소화하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 55
회사의 머신러닝 전문가는 TensorFlow를 사용하여 시계열 예측 모델의 학습 속도를 개선해야 합니다. 훈련은 현재 단일 GPU 시스템에서 구현되며 완료하는 데 약 23시간이 걸립니다. 훈련은 매일 실시해야 합니다.
모델 정확도는 허용 가능하지만 훈련 데이터의 크기가 지속적으로 증가하고 매일이 아닌 매시간 모델을 업데이트해야 할 필요성이 회사에서 예상됩니다. 또한 회사는 코딩 노력과 인프라 변경을 최소화하기를 원합니다.
기계 학습 전문가는 미래 수요에 맞게 확장할 수 있도록 교육 솔루션에 대해 무엇을 해야 합니까?
모델 정확도는 허용 가능하지만 훈련 데이터의 크기가 지속적으로 증가하고 매일이 아닌 매시간 모델을 업데이트해야 할 필요성이 회사에서 예상됩니다. 또한 회사는 코딩 노력과 인프라 변경을 최소화하기를 원합니다.
기계 학습 전문가는 미래 수요에 맞게 확장할 수 있도록 교육 솔루션에 대해 무엇을 해야 합니까?
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