Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 91
Compute Engine의 GPU 기반 가상 머신을 사용하여 특정 이미지에 존재하는 정부 ID 유형을 예측하는 컴퓨터 비전 모델을 학습해야 합니다. 다음 매개변수를 사용합니다.
* 최적화: SGD
* 이미지 모양 = 224x224
* 배치 크기 = 64
* 에포크 = 10
* 장황함 = 2
훈련 중에 다음 오류가 발생합니다: ResourceExhaustedError: 텐서를 할당할 때 메모리 부족(oom). 당신은 무엇을 해야 합니까?
* 최적화: SGD
* 이미지 모양 = 224x224
* 배치 크기 = 64
* 에포크 = 10
* 장황함 = 2
훈련 중에 다음 오류가 발생합니다: ResourceExhaustedError: 텐서를 할당할 때 메모리 부족(oom). 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 92
당신은 전 세계 수천 개의 기업에 기업 전자 제품을 판매하는 회사에서 일하고 있습니다. 회사에서는 과거 고객 데이터를 BigQuery에 저장합니다. 향후 3년 동안 고객 평생 가치를 예측하는 모델을 구축해야 합니다. 가장 간단한 접근 방식을 사용하여 모델을 구축하고 시각화 도구에 액세스하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 93
당신은 모바일 게임 회사의 ML 엔지니어입니다. 귀하 팀의 데이터 과학자는 최근 TensorFlow 모델을 교육했으며 귀하는 이 모델을 모바일 애플리케이션에 배포하는 일을 담당하고 있습니다. 현재 모델의 추론 지연 시간이 프로덕션 요구 사항을 충족하지 않는다는 사실을 발견했습니다. 추론 시간을 50% 줄여야 하며, 지연 시간 요구 사항에 도달하기 위해 모델 정확도가 약간 감소하는 것을 기꺼이 받아들입니다. 새로운 모델을 훈련하지 않고 지연 시간을 줄이기 위해 먼저 어떤 모델 최적화 기술을 시도해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 94
기계 학습 전문가는 교육을 위해 Amazon SageMaker를 사용하는 TensorFlow 프로젝트에 배정되었으며 Wi-Fi에 액세스할 수 없는 상태에서 장기간 계속 작업해야 합니다.
전문가가 계속 작업하려면 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?
전문가가 계속 작업하려면 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 95
Google Cloud의 구조화된 데이터를 위한 ML 파이프라인을 다시 구축하려고 합니다. PySpark를 사용하여 대규모 데이터 변환을 수행하고 있지만 파이프라인을 실행하는 데 12시간 이상이 소요됩니다. 개발 및 파이프라인 실행 시간을 단축하려면 서버리스 도구와 SQL 구문을 사용하려고 합니다. 이미 원시 데이터를 Cloud Storage로 이동했습니다. 속도 및 처리 요구사항을 충족하면서 Google Cloud에서 파이프라인을 어떻게 구축해야 할까요?