Veröffentlichte Google Professional-Machine-Learning-Engineer Aktualisierte Fragen PDF [Q17-Q33]


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Freigegebene Google Professional-Machine-Learning-Engineer Aktualisierte Fragen PDF

Professional-Machine-Learning-Engineer Dumps und Praxistest (75 Prüfungsfragen)

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NEUE FRAGE 17
Ein Unternehmen nutzt Amazon Textract, um täglich Textdaten aus Tausenden von gescannten textlastigen juristischen Dokumenten zu extrahieren. Das Unternehmen nutzt diese Informationen, um Kreditanträge automatisch zu bearbeiten. Einige der Dokumente fallen bei der geschäftlichen Validierung durch und werden an menschliche Prüfer zurückgegeben, die die Fehler untersuchen. Diese Tätigkeit verlängert die Bearbeitungszeit der Kreditanträge.
Was sollte das Unternehmen tun, um die Bearbeitungszeit von Kreditanträgen zu verkürzen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 18
Sie sind ML-Ingenieur bei einer Bank, die eine mobile Anwendung hat. Die Geschäftsleitung hat Sie gebeten, eine ML-basierte biometrische Authentifizierung für die App zu entwickeln, die die Identität eines Kunden anhand seines Fingerabdrucks verifiziert. Fingerabdrücke gelten als hochsensible persönliche Daten und können nicht in die Datenbanken der Bank heruntergeladen und gespeichert werden. Welche Lernstrategie sollten Sie empfehlen, um dieses ML-Modell zu trainieren und einzusetzen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 19
Ihr Data-Science-Team muss schnell mit verschiedenen Funktionen, Modellarchitekturen und Hyperparametern experimentieren. Sie müssen die Genauigkeitsmetriken für verschiedene Experimente verfolgen und eine API verwenden, um die Metriken im Laufe der Zeit abzufragen. Was sollten sie verwenden, um ihre Experimente zu verfolgen und zu melden und dabei den manuellen Aufwand zu minimieren?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 20
Ein Online-Händler hat einen großen, mehrspaltigen Datensatz, bei dem in einer Spalte 30% der Daten fehlen. Ein Spezialist für maschinelles Lernen glaubt, dass bestimmte Spalten im Datensatz verwendet werden könnten, um die fehlenden Daten zu rekonstruieren.
Welchen Rekonstruktionsansatz sollte der Spezialist verwenden, um die Integrität des Datensatzes zu wahren?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 21
Ein Unternehmen möchte das Nutzerverhalten als betrügerisch oder normal einstufen. Auf der Grundlage interner Untersuchungen erstellt ein Spezialist für maschinelles Lernen einen binären Klassifikator, der auf zwei Merkmalen basiert: Alter des Kontos, bezeichnet mit x, und Transaktionsmonat, bezeichnet mit y. Die Klassenverteilungen sind in der beigefügten Abbildung dargestellt. Die positive Klasse ist rot dargestellt, während die negative Klasse schwarz dargestellt ist.

Welches Modell würde die höchste Genauigkeit aufweisen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 22
Sie arbeiten für ein Unternehmen für soziale Medien. Sie müssen erkennen, ob gepostete Bilder Autos enthalten. Jedes Trainingsbeispiel gehört zu genau einer Klasse. Sie haben ein neuronales Netzwerk zur Objekterkennung trainiert und die Modellversion zur Evaluierung auf Al Platform Prediction bereitgestellt. Vor der Bereitstellung haben Sie einen Evaluierungsauftrag erstellt und ihn an die Al Platform Prediction-Modellversion angehängt. Sie stellen fest, dass die Genauigkeit geringer ist, als es Ihre Geschäftsanforderungen zulassen. Wie sollten Sie den Softmax-Schwellenwert der letzten Schicht des Modells anpassen, um die Genauigkeit zu erhöhen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 23
Ein Spezialist für maschinelles Lernen startet einen Auftrag zur Abstimmung von Hyperparametern für ein baumbasiertes Ensemble-Modell mit Amazon SageMaker und dem Bereich unter der ROC-Kurve (AUC) als objektive Metrik. Dieser Workflow wird schließlich in einer Pipeline eingesetzt, die jede Nacht Hyperparameter neu trainiert und abstimmt, um Click-Through auf Daten zu modellieren, die alle 24 Stunden veralten.
Mit dem Ziel, den Zeitaufwand für das Training dieser Modelle zu verringern und letztlich die Kosten zu senken, möchte der Spezialist den Bereich der Eingangshyperparameter neu konfigurieren.
Mit welcher Visualisierung lässt sich dies erreichen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 24
Sie haben Unit-Tests für eine Kubeflow-Pipeline geschrieben, die benutzerdefinierte Bibliotheken erfordern. Sie möchten die Ausführung von Unit-Tests bei jedem neuen Push zu Ihrem Entwicklungszweig in Cloud Source Repositories automatisieren. Was sollten Sie tun?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 25
Ein Unternehmen beobachtet eine geringe Genauigkeit beim Training mit dem standardmäßig integrierten Bildklassifizierungsalgorithmus in Amazon SageMaker. Das Data Science-Team möchte eine Inception-Architektur für neuronale Netze anstelle einer ResNet-Architektur verwenden.
Durch welche der folgenden Maßnahmen kann dies erreicht werden? (Wählen Sie zwei aus.)

 
 
 
 
 

NEUE FRAGE 26
Sie haben eine Bedarfsvorhersage-Pipeline in der Produktion, die Dataflow zur Vorverarbeitung von Rohdaten vor dem Modelltraining und der Vorhersage verwendet. Während der Vorverarbeitung wenden Sie die Z-Score-Normalisierung auf in BigQuery gespeicherte Daten an und schreiben sie zurück in BigQuery. Jede Woche werden neue Trainingsdaten hinzugefügt. Sie möchten den Prozess effizienter gestalten, indem Sie die Berechnungszeit und den manuellen Eingriff minimieren. Was sollten Sie tun?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 27
Sie arbeiten für ein öffentliches Verkehrsunternehmen und müssen ein Modell zur Schätzung von Verspätungszeiten für mehrere Verkehrslinien erstellen. Die Vorhersagen werden den Nutzern direkt in einer App in Echtzeit zur Verfügung gestellt. Da sich unterschiedliche Jahreszeiten und Bevölkerungszunahmen auf die Relevanz der Daten auswirken, werden Sie das Modell jeden Monat neu trainieren. Sie möchten die von Google empfohlenen Best Practices befolgen. Wie sollten Sie die End-to-End-Architektur des Vorhersagemodells konfigurieren?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 28
Sie haben eine funktionierende End-to-End-ML-Pipeline, bei der Sie die Hyperparameter Ihres ML-Modells mithilfe von Al Platform abstimmen und dann die am besten abgestimmten Parameter für das Training verwenden. Das Hypertuning dauert länger als erwartet und verzögert die nachgelagerten Prozesse. Sie möchten die Abstimmung beschleunigen, ohne die Effektivität zu beeinträchtigen. Welche Maßnahmen sollten Sie ergreifen?
Wählen Sie 2 Antworten

 
 
 
 
 

NEUE FRAGE 29
Ein Spezialist für maschinelles Lernen erhält Kundendaten für eine Online-Shopping-Website. Die Daten umfassen demografische Daten, frühere Besuche und Informationen über den Standort. Der Spezialist muss einen Ansatz für maschinelles Lernen entwickeln, um die Einkaufsmuster, Vorlieben und Trends der Kunden zu erkennen und die Website für einen besseren Service und intelligente Empfehlungen zu verbessern.
Welche Lösung sollte der Spezialist empfehlen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 30
Sie arbeiten für einen weltweit tätigen Schuheinzelhändler und müssen auf der Grundlage historischer Bestandsdaten vorhersagen, wann ein Artikel nicht mehr vorrätig sein wird. Sie möchten Modelle einsetzen, die auf der Grundlage aller verfügbaren Daten trainiert wurden, aber ihre Leistung anhand bestimmter Teilmengen von Daten überprüfen, bevor Sie sie in die Produktion überführen. Wie lässt sich diese Validierung am effizientesten und zuverlässigsten durchführen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 31
Sie arbeiten in einem wachsenden Team von mehr als 50 Datenwissenschaftlern, die alle Al Platform nutzen. Sie entwickeln eine Strategie, um Ihre Aufträge, Modelle und Versionen sauber und skalierbar zu organisieren. Welche Strategie sollten Sie wählen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 32
Ein Spezialist für maschinelles Lernen arbeitet mit einem großen Cybersicherheitsunternehmen zusammen, das für Unternehmen auf der ganzen Welt Sicherheitsereignisse in Echtzeit verwaltet. Das Cybersicherheitsunternehmen möchte eine Lösung entwickeln, die es ihm ermöglicht, mithilfe von maschinellem Lernen bösartige Ereignisse als Anomalien in den Daten zu bewerten, während diese eingelesen werden. Das Unternehmen möchte auch in der Lage sein, die Ergebnisse in seinem Data Lake zur späteren Verarbeitung und Analyse zu speichern.
Was ist der effizienteste Weg, um diese Aufgaben zu erledigen?

 
 
 
 

NEUE FRAGE 33
Ein Datenwissenschaftler trainiert eine mehrschichtige Wahrnehmung (MLP) auf einem Datensatz mit mehreren Klassen. Die Zielklasse von Interesse ist im Vergleich zu den anderen Klassen innerhalb des Datensatzes einzigartig, erreicht aber keine akzeptable Recall-Metrik. Der Datenwissenschaftler hat bereits versucht, die Anzahl und Größe der versteckten MLP-Schichten zu verändern, was die Ergebnisse nicht wesentlich verbessert hat. Eine Lösung zur Verbesserung der Rückrufquote muss so schnell wie möglich umgesetzt werden.
Welche Techniken sollten eingesetzt werden, um diese Anforderungen zu erfüllen?

 
 
 
 

Wie man sich auf den Beruf des Ingenieurs für maschinelles Lernen vorbereitet - Google

Vorbereitungsleitfaden für den Professional Machine Learning Engineer - Google

Einführung für professionelle Machine-Learning-Ingenieure - Google

Ein Professional Machine Learning Engineer entwirft, entwickelt und produziert ML-Modelle, um geschäftliche Herausforderungen mit Google Cloud-Technologien und Kenntnissen über bewährte ML-Modelle und -Techniken zu lösen. Der ML Engineer beherrscht alle Aspekte der Modellarchitektur, der Interaktion mit der Datenpipeline und der Interpretation von Metriken und muss mit Anwendungsentwicklung, Infrastrukturmanagement, Datentechnik und Sicherheit vertraut sein.

Die Prüfung zum Professional Machine Learning Engineer bewertet Ihre Fähigkeit,:

  • Automatisieren und Orchestrieren von ML-Pipelines
  • Daten aufbereiten und verarbeiten
  • ML-Rahmenprobleme
  • Überwachung, Optimierung und Wartung von ML-Lösungen

Wir bereiten Google Professional-Machine-Learning-Engineer Praxis-Prüfungen und Google Professional-Machine-Learning-Engineer Praxis-Prüfungen um Sie auf all diese Anforderungen vorzubereiten.

 

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