Foren » Discussions » 効果的-素晴らしいProfessional-Machine-Learning-Engineer無料模擬試験試験-試験の準備方法Professional-Machine-Learning-Engineer試験合格攻略

gywudosu
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Google Professional-Machine-Learning-Engineer 認定試験の出題範囲：

トピック 出題範囲
トピック 1
  • 規制およびセキュリティの懸念に準拠するアーキテクチャを設計する
  • ビジネスの成功基準を定義する
トピック 2
  • トレーニングのための入力パイプラインの最適化と簡素化
  • GoogleAIの原則と実践との整合
トピック 3
  • 組織化と追跡実験およびパイプライン実行
  • 既存のCI
  • CD展開システムへのモデルのフック
トピック 4
  • さまざまな環境でのジョブとしてのモデルのトレーニング
  • SDKでのパラメーター化されたパイプライン定義の構築とテスト
トピック 5
  • MLモデル予測のパフォーマンスとビジネス品質
  • 継続的な評価指標の確立
トピック 6
  • ベースライン、より単純なモデル、および時間ディメンション全体に対するモデルのパフォーマンス
  • モデル予測の結果の定義
トピック 7
  • 大規模なデータパイプラインのバッチ処理とストリーミング
  • 誤った結果の管理
  • 非MLソリューションの特定
トピック 8
  • 適切なGoogleCloudハードウェアコンポーネントの選択
  • データ使用のプライバシーへの影響
  • 潜在的な規制問題の特定
トピック 9
  • 適切なGoogleCloudソフトウェアコンポーネントを選択する
  • ビジネスへの影響を評価して伝達する
トピック 10
  • 入力（機能）と予測される出力形式の定義
  • 解釈可能性の要件を考慮したモデリング手法

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Google Professional-Machine-Learning-Engineer試験合格攻略 & Professional-Machine-Learning-Engineer勉強ガイド

私たちは常に新しい知識を習得していますが、常に忘れられているプロセスであり、この問題を解決する方法を常に忘れてしまいます。答えは良い記憶方法を持つことです。Professional-Machine-Learning-Engineer試験問題はうまくいきます。この点について。 Professional-Machine-Learning-Engineerの実際の試験教材には独自の学習方法があり、従来の暗記学習を放棄し、テキストとグラフィックスの記憶方法の組み合わせなど、多様な記憶パターンを採用して、知識の記憶を区別します。 Professional-Machine-Learning-Engineer学習リファレンスファイルは非常に科学的で合理的であるため、安全に購入できます。

Google Professional Machine Learning Engineer 認定 Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題 (Q24-Q29):

質問 # 24
As the lead ML Engineer for your company, you are responsible for building ML models to digitize scanned customer forms. You have developed a TensorFlow model that converts the scanned images into text and stores them in Cloud Storage. You need to use your ML model on the aggregated data collected at the end of each day with minimal manual intervention. What should you do?

  • A. Create a serving pipeline in Compute Engine for prediction
  • B. Use Cloud Functions for prediction each time a new data point is ingested
  • C. Deploy the model on Al Platform and create a version of it for online inference.
  • D. Use the batch prediction functionality of Al Platform

正解：D 解説：
https://cloud.google.com/ai-platform/prediction/docs/batch-predict
質問 # 25
You recently designed and built a custom neural network that uses critical dependencies specific to your organization's framework. You need to train the model using a managed training service on Google Cloud. However, the ML framework and related dependencies are not supported by Al Platform Training. Also, both your model and your data are too large to fit in memory on a single machine. Your ML framework of choice uses the scheduler, workers, and servers distribution structure. What should you do?

  • A. Build your custom containers to run distributed training jobs on Al Platform Training
  • B. Reconfigure your code to a ML framework with dependencies that are supported by Al Platform Training
  • C. Use a built-in model available on Al Platform Training
  • D. Build your custom container to run jobs on Al Platform Training

正解：A
質問 # 26
You have trained a model on a dataset that required computationally expensive preprocessing operations. You need to execute the same preprocessing at prediction time. You deployed the model on Al Platform for high-throughput online prediction. Which architecture should you use?

  • A. Validate the accuracy of the model that you trained on preprocessed data
    * Create a new model that uses the raw data and is available in real time
    * Deploy the new model onto Al Platform for online prediction
  • B. Send incoming prediction requests to a Pub/Sub topic
    * Set up a Cloud Function that is triggered when messages are published to the Pub/Sub topic.
    * Implement your preprocessing logic in the Cloud Function
    * Submit a prediction request to Al Platform using the transformed data
    * Write the predictions to an outbound Pub/Sub queue
  • C. Send incoming prediction requests to a Pub/Sub topic
    * Transform the incoming data using a Dataflow job
    * Submit a prediction request to Al Platform using the transformed data
    * Write the predictions to an outbound Pub/Sub queue
  • D. Stream incoming prediction request data into Cloud Spanner
    * Create a view to abstract your preprocessing logic.
    * Query the view every second for new records
    * Submit a prediction request to Al Platform using the transformed data
    * Write the predictions to an outbound Pub/Sub queue.

正解：B
質問 # 27
Your organization's call center has asked you to develop a model that analyzes customer sentiments in each call. The call center receives over one million calls daily, and data is stored in Cloud Storage. The data collected must not leave the region in which the call originated, and no Personally Identifiable Information (Pll) can be stored or analyzed. The data science team has a third-party tool for visualization and access which requires a SQL ANSI-2011 compliant interface. You need to select components for data processing and for analytics. How should the data pipeline be designed?

  • A. 1 = Dataflow, 2 = BigQuery
  • B. 1 = Pub/Sub, 2 = Datastore
  • C. 1 = Cloud Function, 2 = Cloud SQL
  • D. 1 = Dataflow, 2 = Cloud SQL

正解：C
質問 # 28
You work for an online retail company that is creating a visual search engine. You have set up an end-to-end ML pipeline on Google Cloud to classify whether an image contains your company's product. Expecting the release of new products in the near future, you configured a retraining functionality in the pipeline so that new data can be fed into your ML models. You also want to use Al Platform's continuous evaluation service to ensure that the models have high accuracy on your test data set. What should you do?

  • A. Extend your test dataset with images of the newer products when they are introduced to retraining
  • B. Keep the original test dataset unchanged even if newer products are incorporated into retraining
  • C. Replace your test dataset with images of the newer products when they are introduced to retraining.
  • D. Update your test dataset with images of the newer products when your evaluation metrics drop below a pre-decided threshold.

正解：C
質問 # 29
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