Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 16
개인 식별 정보(Pll)로 간주되는 여러 값이 포함된 BigQuery에 저장된 데이터를 사용하여 ML 모델을 학습하고 있습니다. 모델을 훈련하기 전에 데이터 세트의 민감도를 줄여야 합니다. 모든 열은 모델에 중요합니다. 어떻게 진행해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 17
당신은 신경망 기반 프로젝트를 진행하고 있습니다. 귀하에게 제공된 데이터 세트에는 범위가 다른 열이 있습니다. 모델 훈련을 위한 데이터를 준비하는 동안 경사 최적화가 가중치를 좋은 솔루션으로 이동하는 데 어려움을 겪고 있음을 발견했습니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 18
당신은 은행에서 일합니다. 대출 신청 결정을 지원하기 위해 신용 위험 모델을 개발해야 합니다. TensorFlow의 신경망을 사용하여 모델을 구현하기로 결정했습니다. 규제 요구 사항으로 인해 모델의 기능을 기반으로 모델 예측을 설명할 수 있어야 합니다. 모델이 배포될 때 , 또한 초과 근무 시간 동안 모델의 성능을 모니터링하고 싶습니다. 모델 개발과 배포 모두에 Vertex Al을 사용하기로 결정했습니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 19
범주형 입력 변수가 포함된 데이터 세트를 사용하여 ML 모델을 개발하고 있습니다. 데이터의 절반을 훈련 세트와 테스트 세트로 무작위로 분할했습니다. 훈련 세트의 범주형 변수에 원-핫 인코딩을 적용한 후 테스트 세트에서 하나의 범주형 변수가 누락되었음을 발견했습니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Machine-Learning-Engineer 문제 20
당신은 소매회사에 다니고 있습니다. Vertex Al에는 서로 다른 세 매장의 판매 데이터가 포함된 관리형 테이블 형식 데이터 세트가 있습니다. 데이터 세트에는 매장 이름, 판매 타임스탬프와 같은 여러 기능이 포함되어 있습니다. 데이터를 사용하여 곧 개장할 새 매장에 대한 판매 예측을 수행하는 모델을 훈련하려고 합니다. 훈련, 검증 및 테스트 세트 간에 데이터를 분할해야 합니다. 데이터를 분할하려면 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?
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