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gywudosu
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Google Professional-Machine-Learning-Engineer Prüfungsplan:

Thema Einzelheiten
Thema 1
  • Choose appropriate Google Cloud software components
  • Assessing and communicating business impact
Thema 2
  • Defining the input (features) and predicted output format
  • Modeling techniques given interpretability requirements
Thema 3
  • Design architecture that complies with regulatory and security concerns
  • Define business success criteria
Thema 4
  • Model performance against baselines, simpler models, and across the time dimension
  • Defining outcome of model predictions
Thema 5
  • Batching and streaming data pipelines at scale
  • Managing incorrect results
  • Identifying nonML solutions
Thema 6
  • Training a model as a job in different environments
  • Constructing and testing of parameterized pipeline definition in SDK

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Professional-Machine-Learning-Engineer Dumps und Test Überprüfungen sind die beste Wahl für Ihre Google Professional-Machine-Learning-Engineer Testvorbereitung

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Google Professional Machine Learning Engineer Professional-Machine-Learning-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q55-Q60):

55. Frage
You are building a TensorFlow model for a financial institution that predicts the impact of consumer spending on inflation globally. Due to the size and nature of the data, your model is long-running across all types of hardware, and you have built frequent checkpointing into the training process. Your organization has asked you to minimize cost. What hardware should you choose?

  • A. A Vertex AI Workbench user-managed notebooks instance running on an n1-standard-16 with a preemptible v3-8 TPU
  • B. A Vertex AI Workbench user-managed notebooks instance running on an n1-standard-16 with 4 NVIDIA P100 GPUs
  • C. A Vertex AI Workbench user-managed notebooks instance running on an n1-standard-16 with an NVIDIA P100 GPU
  • D. A Vertex AI Workbench user-managed notebooks instance running on an n1-standard-16 with a non-preemptible v3-8 TPU

Antwort: C
56. Frage
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

  • A. Use the interleave option for reading data
  • B. Reduce the value of the repeat parameter
  • C. Increase the buffer size for the shuffle option.
  • D. Decrease the batch size argument in your transformation
  • E. Set the prefetch option equal to the training batch size

Antwort: A,D
57. Frage
You have been asked to build a model using a dataset that is stored in a medium-sized (~10 GB) BigQuery table. You need to quickly determine whether this data is suitable for model development. You want to create a one-time report that includes both informative visualizations of data distributions and more sophisticated statistical analyses to share with other ML engineers on your team. You require maximum flexibility to create your report. What should you do?

  • A. Use the output from TensorFlow Data Validation on Dataflow to generate the report.
  • B. Use Dataprep to create the report.
  • C. Use Vertex AI Workbench user-managed notebooks to generate the report.
  • D. Use the Google Data Studio to create the report.

Antwort: A
58. Frage
You are an ML engineer on an agricultural research team working on a crop disease detection tool to detect leaf rust spots in images of crops to determine the presence of a disease. These spots, which can vary in shape and size, are correlated to the severity of the disease. You want to develop a solution that predicts the presence and severity of the disease with high accuracy. What should you do?

  • A. Create an object detection model that can localize the rust spots.
  • B. Develop an image segmentation ML model to locate the boundaries of the rust spots.
  • C. Develop an image classification ML model to predict the presence of the disease.
  • D. Develop a template matching algorithm using traditional computer vision libraries.

Antwort: B
59. Frage
You have written unit tests for a Kubeflow Pipeline that require custom libraries. You want to automate the execution of unit tests with each new push to your development branch in Cloud Source Repositories. What should you do?

  • A. Using Cloud Build, set an automated trigger to execute the unit tests when changes are pushed to your development branch.
  • B. Write a script that sequentially performs the push to your development branch and executes the unit tests on Cloud Run
  • C. Set up a Cloud Logging sink to a Pub/Sub topic that captures interactions with Cloud Source Repositories Configure a Pub/Sub trigger for Cloud Run, and execute the unit tests on Cloud Run.
  • D. Set up a Cloud Logging sink to a Pub/Sub topic that captures interactions with Cloud Source Repositories. Execute the unit tests using a Cloud Function that is triggered when messages are sent to the Pub/Sub topic

Antwort: A
60. Frage
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