Professional-Machine-Learning-Engineer資格試験 & Professional-Machine-Learning-Engineer資料勉強

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Professional-Machine-Learning-Engineer試験の準備方法｜真実的なProfessional-Machine-Learning-Engineer資格試験試験｜最新のGoogle Professional Machine Learning Engineer資料勉強

Professional-Machine-Learning-Engineer「Google Professional Machine Learning Engineer」はGoogleの一つ認証試験として、もしGoogle認証試験に合格してIT業界にとても人気があってので、ますます多くの人がProfessional-Machine-Learning-Engineer試験に申し込んで、Professional-Machine-Learning-Engineer試験は簡単ではなくて、時間とエネルギーがかかって用意しなければなりません。

Google Machine-Machine-Learning-Enginer認定試験の資格を得るには、Google Cloudプラットフォームまたは同様のプラットフォームで機械学習モデルの開発と展開で少なくとも3年の経験が必要です。また、Python、Java、C ++などのプログラミング言語の経験があり、監視や教師のない学習、深い学習、強化学習などの機械学習の概念をよく理解する必要があります。

Google Professional Machine Learning Engineer 認定 Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 (Q299-Q304):

質問 # 299
You work at an ecommerce startup. You need to create a customer churn prediction model Your company's recent sales records are stored in a BigQuery table You want to understand how your initial model is making predictions. You also want to iterate on the model as quickly as possible while minimizing cost How should you build your first model?

正解：C


質問 # 300
You recently joined an enterprise-scale company that has thousands of datasets. You know that there are accurate descriptions for each table in BigQuery, and you are searching for the proper BigQuery table to use for a model you are building on AI Platform. How should you find the data that you need?

正解：A

解説：
Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that allows you to quickly discover, manage, and understand your data in Google Cloud. You can use Data Catalog to search the BigQuery datasets by using keywords in the table description, as well as other metadata attributes such as table name, column name, labels, tags, and more. Data Catalog also provides a rich browsing experience that lets you explore the schema, preview the data, and access the BigQuery console directly from the Data Catalog UI.
Data Catalog helps you find the data that you need for your model building on AI Platform without writing any code or queries.
References:
* [Data Catalog documentation]
* [Data Catalog overview]
* [Searching for data assets]


質問 # 301
You recently deployed a scikit-learn model to a Vertex Al endpoint You are now testing the model on live production traffic While monitoring the endpoint. you discover twice as many requests per hour than expected throughout the day You want the endpoint to efficiently scale when the demand increases in the future to prevent users from experiencing high latency What should you do?

正解：B


質問 # 302
You recently joined a machine learning team that will soon release a new project. As a lead on the project, you are asked to determine the production readiness of the ML components. The team has already tested features and data, model development, and infrastructure. Which additional readiness check should you recommend to the team?

正解：C

解説：
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/aad9f93b86b7addfea4c419b9100c6cdd26cacea.pdf


質問 # 303
You are training a Resnet model on Al Platform using TPUs to visually categorize types of defects in automobile engines. You capture the training profile using the Cloud TPU profiler plugin and observe that it is highly input-bound. You want to reduce the bottleneck and speed up your model training process. Which modifications should you make to the tf .data dataset?
Choose 2 answers

正解：B、E


質問 # 304
......

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