NCP-ADS 문제 11

당신은 cuGraph를 활용한 대규모 소셜 네트워크 분석 프로젝트를 진행하고 있습니다. 목표는 연결성과 영향력을 기준으로 네트워크에서 가장 영향력 있는 개인을 파악하는 것입니다.
다음 cuGraph 알고리즘 중 이 작업에 가장 적합한 것은 무엇일까요?

NCP-ADS 문제 12

당신은 합성곱 신경망(CNN) 학습에 필요한 고해상도 위성 이미지 대규모 데이터셋을 활용하는 딥러닝 프로젝트를 진행하고 있습니다. 데이터셋을 효율적으로 수집하고 관리하기 위해 NVIDIA 기술을 활용하고자 합니다.
다음 중 어떤 접근 방식이 가장 적합합니까?

NCP-ADS 문제 13

RAPIDS cuML을 사용하여 다양한 스케일의 특징(섭씨 온도, 천 단위 매출, 고객 연령)을 가진 데이터 세트로 회귀 모델을 학습시키고 있습니다. 모델 성능 향상을 위해 데이터를 표준화하기로 결정했습니다.
NVIDIA 기술을 사용하여 데이터를 올바르게 표준화하는 접근 방식은 무엇입니까?

NCP-ADS 문제 14

CRISP-DM 프로세스의 맥락에서, 여러분은 대규모 데이터셋을 기반으로 머신러닝 모델을 구축하는 과제를 받았습니다. 학습 속도를 높이기 위해 GPU 리소스를 활용하기로 결정했습니다.
클라우드 환경에서 GPU 리소스를 활용하면 CRISP-DM 프로세스의 어떤 단계가 가장 큰 이점을 얻을 가능성이 높습니까? (두 가지를 선택하십시오)

NCP-ADS 문제 15

당신은 산업 설비의 예측 유지보수 모델을 개발하고 있습니다. 데이터 세트에는 다양한 센서 판독값, 범주형 메타데이터 및 타임스탬프가 포함된 이벤트가 포함되어 있습니다.
기계의 작동 상태를 나타내는 기능에 가장 적합한 데이터 유형은 무엇일까요? 이 기능은 "유휴", "작동 중", "오류"의 세 가지 상태를 가질 수 있습니다.