Google Professional-Machine-Learning-Engineer更新問題集PDF[Q17-Q33]をリリースしました。

新しい質問 17
ある企業がAmazon Textractを使って、毎日何千ものスキャンしたテキスト量の多い法律文書からテキストデータを抽出している。同社はこの情報を使って融資の申し込みを自動的に処理している。一部の文書はビジネスバリデーションに失敗し、人間のレビュアーに戻され、レビュアーがエラーを調査する。この作業により、融資申請の処理時間が長くなってしまう。
ローン申請の処理時間を短縮するために、会社は何をすべきでしょうか？

新しい質問18
あなたはある銀行のMLエンジニアです。経営陣はあなたに、指紋に基づいて顧客の身元を確認する、MLベースのバイオメトリクス認証をアプリ用に構築するよう依頼しました。指紋は非常に機密性の高い個人情報とみなされ、銀行のデータベースにダウンロードして保存することはできません。このMLモデルをトレーニングし、デプロイするために、どの学習戦略を推奨しますか？

新しい質問 19
データ・サイエンス・チームは、様々な機能、モデル・アーキテクチャ、ハイパーパラメータを迅速に実験する必要があります。様々な実験の精度メトリクスを追跡し、APIを使用して経時的にメトリクスを照会する必要があります。手作業を最小限に抑えながら実験を追跡し、報告するために何を使うべきでしょうか？

新しい質問 20
あるオンライン販売業者が、1列のデータが30%欠落している大規模な複数列のデータセットを持っている。機械学習のスペシャリストは、データセットの特定の列を使えば欠損データを再構築できると考えている。
スペシャリストは、データセットの完全性を保つために、どの再構築アプローチを使うべきか？

新しい質問21
ある企業が、ユーザーの行動を不正か正常かのいずれかに分類したいと考えている。社内の調査に基づき、機械学習の専門家が2つの特徴（xで示される口座の年齢とyで示される取引月）に基づいてバイナリ分類器を構築する。正のクラスは赤で描かれ、負のクラスは黒で描かれている。

最も精度の高いモデルは？

新しい質問22
あなたはソーシャルメディア企業に勤めている。投稿された画像に車が含まれているかどうかを検出する必要があります。各トレーニング例は正確に1つのクラスのメンバーである。あなたはオブジェクト検出ニューラルネットワークをトレーニングし、評価のためにAl Platform Predictionにモデルバージョンをデプロイしました。デプロイする前に、評価ジョブを作成し、Al Platform Predictionモデルバージョンにアタッチしました。精度がビジネス要件より低いことに気づきました。精度を上げるために、モデルの最終層のソフトマックスのしきい値をどのように調整すべきでしょうか？

新しい質問23
機械学習スペシャリストが、AUC（Area Under the ROC Curve：ROC曲線下面積）を目的指標とするAmazon SageMakerを使用して、ツリーベースのアンサンブルモデルのハイパーパラメータチューニングジョブをキックオフする。このワークフローは、24時間ごとに陳腐化するデータのクリックスルーをモデル化するために、毎晩ハイパーパラメータを再学習してチューニングするパイプラインに最終的に導入される。
これらのモデルの訓練にかかる時間を短縮し、最終的にコストを削減することを目的として、スペシャリストは入力ハイパーパラメータの範囲を再設定したいと考えている。
どのようなビジュアライゼーションがこれを達成するのだろうか？

新しい質問24
あなたはカスタムライブラリを必要とするKubeflow Pipelineのユニットテストを書きました。クラウドソースリポジトリの開発ブランチへの新しいプッシュごとに、ユニットテストの実行を自動化したいとします。どうすればいいでしょうか？

新しい質問25
ある企業は、Amazon SageMakerにデフォルトで組み込まれている画像分類アルゴリズムでトレーニングを行っているが、精度が低いことを確認している。データサイエンスチームは、ResNetアーキテクチャの代わりにInceptionニューラルネットワークアーキテクチャを使用したいと考えています。
これを達成できるのは次のうちどれでしょう？(2つ選びなさい)

新しい質問26
実稼働中の需要予測パイプラインでは、モデルのトレーニングと予測の前に、Dataflowを使用して未加工データを前処理しています。前処理では、BigQueryに保存されたデータに対してZスコアの正規化を行い、BigQueryに書き戻します。新しいトレーニングデータは毎週追加されます。計算時間と手動介入を最小限に抑えることで、プロセスをより効率化したいとお考えでしょう。どうすればよいでしょうか？

新しい質問 27
あなたは公共交通機関に勤務しており、複数の交通ルートの遅延時間を予測するモデルを構築する必要があります。予測はアプリでリアルタイムにユーザーに直接提供されます。季節や人口の増加がデータの関連性に影響を与えるため、毎月モデルを再トレーニングする必要があります。Googleが推奨するベストプラクティスに従ってください。予測モデルのエンドツーエンドのアーキテクチャはどのように構成すべきでしょうか？

新しい質問 28
Al Platformを使用してMLモデルのハイパーパラメータをチューニングし、最適にチューニングされたパラメータをトレーニングに使用します。ハイパーチューニングに予想以上の時間がかかり、下流の処理が遅延しています。チューニングの有効性を大幅に損なうことなく、チューニング作業をスピードアップしたい。どのようなアクションを取るべきでしょうか？
答えを2つ選ぶ

新しい質問 29
機械学習のスペシャリストが、オンラインショッピングサイトの顧客データを受け取る。データには、人口統計、過去の訪問履歴、地域情報などが含まれる。スペシャリストは、より良いサービスとスマートな推奨のためにウェブサイトを強化するために、顧客のショッピングパターン、好み、傾向を特定する機械学習アプローチを開発しなければならない。
スペシャリストはどの解決策を勧めるべきか？

新しい質問 30
あなたは世界的な靴の小売業者に勤務しており、過去の在庫データに基づいて、ある商品がいつ品切れになるかを予測する必要があります。靴の需要はさまざまな要因に影響されるため、顧客の行動は非常に動的です。利用可能なすべてのデータでトレーニングされたモデルを提供したいが、本番稼動に移す前に特定のサブセットのデータでパフォーマンスを追跡したい。この検証を実行する最も合理的で信頼できる方法は何でしょうか？

新しい質問 31
あなたは、Al Platformを使用する50人以上のデータサイエンティストで構成される成長中のチームで働いています。あなたは、ジョブ、モデル、およびバージョンをクリーンでスケーラブルな方法で整理するための戦略を設計しています。どの戦略を選択すべきでしょうか？

新しい質問32
機械学習のスペシャリストが、世界中の企業のセキュリティ・イベントをリアルタイムで管理している大手サイバーセキュリティ企業と仕事をしている。このサイバーセキュリティ企業は、機械学習を使用して、取り込まれるデータの異常として悪意のあるイベントをスコアリングできるソリューションを設計したいと考えている。同社はまた、その結果をデータレイクに保存し、後で処理・分析できるようにしたいと考えている。
これらのタスクを達成する最も効率的な方法は何か？

新しい質問33
あるデータサイエンティストが、複数のクラスを持つデータセットに対して多層知覚（MLP）のトレーニングを行っている。対象のクラスはデータセット内の他のクラスと比較してユニークですが、許容できる想起指標を達成できません。データサイエンティストはすでにMLPの隠れ層の数とサイズを変えてみましたが、結果は大きく改善されませんでした。リコールを改善する解決策をできるだけ早く実行しなければなりません。
これらの要件を満たすためには、どのようなテクニックを用いるべきか？