Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 86
100개 이상의 입력 특성을 사용하여 선형 모델을 구축하고 있으며 모두 -1과 1 사이의 값을 가지고 있습니다. 많은 특성이 유익하지 않다고 의심됩니다. 유익한 기능을 원래 형태로 유지하면서 유익하지 않은 기능을 모델에서 제거하려고 합니다. 어떤 기술을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 87
귀하의 팀은 수백만 명의 고객이 사용할 글로벌 은행용 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 앞으로 3일 동안 고객1 계정 잔액을 예측하는 예측 모델을 구축했습니다. 귀하의 팀에서는 계정 잔액이 25달러 미만으로 떨어질 가능성이 있을 때 사용자에게 알리는 새로운 기능에 결과를 사용할 것입니다. 예측을 어떻게 제공해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 88
Google Cloud에서 심층신경망 모델을 학습시켰습니다. 모델은 훈련 데이터에 대한 손실이 낮지만 검증 데이터 a에서는 성능이 더 나쁩니다. 모델이 과적합에 탄력성을 갖기를 원합니다. 모델을 재훈련할 때 어떤 전략을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 89
당신은 TensorFlow 프레임워크를 사용하여 최첨단 딥 러닝 모델을 구축하는 팀에서 일하고 있습니다. 귀하의 팀에서는 매주 여러 개의 ML 실험을 실행하므로 실험 실행을 추적하기가 어렵습니다. 오버헤드 코드를 최소화하면서 Google Cloud에서 ML 실험 실행을 효과적으로 추적, 시각화, 디버그할 수 있는 간단한 접근 방식이 필요합니다. 어떻게 진행해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 90
대규모 데이터 세트를 사용하여 회사의 사용자 정의 언어 모델을 교육하고 있습니다. Vertex Al에서 ReductionServer 전략을 사용할 계획입니다. 분산 훈련 작업의 작업자 풀을 구성해야 합니다.
당신은 무엇을 해야 합니까?
당신은 무엇을 해야 합니까?