Google 전문가-머신러닝-엔지니어 업데이트 문제 PDF 공개 [Q17-Q33]

새 질문 17
한 회사에서는 매일 스캔하는 수천 개의 텍스트가 많은 법률 문서에서 텍스트 데이터를 추출하기 위해 Amazon Textract를 사용하고 있습니다. 이 회사는 이 정보를 사용하여 대출 신청서를 자동으로 처리합니다. 일부 문서는 비즈니스 유효성 검사에 실패하여 사람 검토자에게 반환되어 오류를 조사합니다. 이러한 활동으로 인해 대출 신청서 처리 시간이 늘어납니다.
대출 신청 처리 시간을 단축하려면 회사는 어떻게 해야 하나요?

새로운 질문 18
귀하는 모바일 애플리케이션을 보유한 은행의 머신러닝 엔지니어입니다. 경영진으로부터 지문을 기반으로 고객의 신원을 확인하는 앱용 ML 기반 생체 인증을 구축해 달라는 요청을 받았습니다. 지문은 매우 민감한 개인 정보로 간주되어 은행 데이터베이스에 다운로드하여 저장할 수 없습니다. 이 ML 모델을 훈련하고 배포하려면 어떤 학습 전략을 권장해야 하나요?

새 질문 19
데이터 과학 팀은 다양한 기능, 모델 아키텍처, 하이퍼파라미터를 빠르게 실험해야 합니다. 다양한 실험에 대한 정확도 메트릭을 추적하고 API를 사용하여 시간에 따른 메트릭을 쿼리해야 합니다. 수작업을 최소화하면서 실험을 추적하고 보고하려면 무엇을 사용해야 할까요?

새로운 질문 20
한 온라인 리셀러가 30%의 데이터가 누락된 한 열이 있는 대규모의 다중 열 데이터 집합을 보유하고 있습니다. 머신 러닝 전문가는 데이터 집합의 특정 열을 사용하여 누락된 데이터를 재구성할 수 있다고 생각합니다.
전문가가 데이터 집합의 무결성을 보존하기 위해 어떤 재구성 방식을 사용해야 하나요?

새 질문 21
한 회사에서 사용자 행동을 사기 또는 정상으로 분류하고자 합니다. 머신 러닝 전문가는 내부 연구를 바탕으로 계정 연령(x로 표시)과 거래 월(y로 표시)이라는 두 가지 특징을 기반으로 이진 분류기를 구축합니다. 클래스 분포는 제공된 그림에 설명되어 있습니다. 양수 클래스는 빨간색으로 표시되어 있고 음수 클래스는 검은색으로 표시되어 있습니다.

어떤 모델이 가장 정확도가 높을까요?

새 질문 22
소셜 미디어 회사에서 일하고 있습니다. 게시된 이미지에 자동차가 포함되어 있는지 감지해야 합니다. 각 훈련 예제는 정확히 하나의 클래스의 구성원입니다. 객체 감지 신경망을 훈련하고 평가를 위해 모델 버전을 Al Platform Prediction에 배포했습니다. 배포하기 전에 평가 작업을 생성하여 Al Platform Prediction 모델 버전에 첨부했습니다. 비즈니스 요구 사항이 허용하는 것보다 정밀도가 낮다는 것을 알게 되었습니다. 정밀도를 높이려면 모델의 최종 레이어 소프트맥스 임계값을 어떻게 조정해야 하나요?

새 질문 23
한 머신 러닝 전문가가 목표 지표로 ROC 곡선 아래 면적(AUC)을 사용하는 Amazon SageMaker를 사용해 트리 기반 앙상블 모델의 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 시작합니다. 이 워크플로는 결국 24시간마다 부실해지는 데이터의 클릭을 모델링하기 위해 매일 밤 하이퍼파라미터를 재학습하고 조정하는 파이프라인에 배포됩니다.
이러한 모델을 훈련하는 데 걸리는 시간을 줄이고 궁극적으로 비용을 절감하기 위해 전문가는 입력 하이퍼파라미터 범위를 재구성하려고 합니다.
어떤 비주얼라이제이션이 이를 달성할 수 있을까요?

새 질문 24
사용자 정의 라이브러리가 필요한 Kubeflow 파이프라인에 대한 단위 테스트를 작성했습니다. 클라우드 소스 리포지토리에 있는 개발 브랜치에 새로 푸시할 때마다 단위 테스트 실행을 자동화하고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

새 질문 25
한 회사에서 Amazon SageMaker의 기본 내장 이미지 분류 알고리즘으로 학습하는 동안 낮은 정확도를 관찰하고 있습니다. 데이터 과학 팀은 ResNet 아키텍처 대신 Inception 신경망 아키텍처를 사용하려고 합니다.
다음 중 어느 것이 이를 달성할 수 있나요? (두 개를 선택하세요.)

새 질문 26
모델 학습 및 예측에 앞서 데이터 흐름을 사용하여 원시 데이터를 전처리하는 수요 예측 파이프라인이 프로덕션 환경에 있습니다. 전처리 중에 BigQuery에 저장된 데이터에 Z점수 정규화를 사용하고 이를 다시 BigQuery에 씁니다. 매주 새로운 학습 데이터가 추가됩니다. 계산 시간과 수동 개입을 최소화하여 프로세스를 더 효율적으로 만들고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

새 질문 27
대중교통 회사에서 일하며 여러 교통 노선의 지연 시간을 예측하는 모델을 구축해야 합니다. 예측 결과는 실시간으로 앱에서 사용자에게 직접 제공됩니다. 계절과 인구 증가에 따라 데이터 정확도에 영향을 미치므로 매월 모델을 재학습해야 합니다. Google이 권장하는 모범 사례를 따르고 싶습니다. 예측 모델의 엔드투엔드 아키텍처를 어떻게 구성해야 하나요?

새 질문 28
Al Platform을 사용하여 ML 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝한 다음 가장 잘 튜닝된 파라미터를 학습에 사용하는 엔드투엔드 ML 파이프라인이 제대로 작동하고 있습니다. 하이퍼튜닝이 예상보다 오래 걸리고 다운스트림 프로세스가 지연되고 있습니다. 튜닝 작업의 효율성을 크게 저하시키지 않으면서 튜닝 작업의 속도를 높이고 싶습니다. 어떤 조치를 취해야 하나요?
답변 2개 선택

새 질문 29
머신러닝 전문가가 온라인 쇼핑 웹사이트의 고객 데이터를 수신합니다. 이 데이터에는 인구 통계, 과거 방문 기록, 지역 정보가 포함됩니다. 머신러닝 전문가는 고객의 쇼핑 패턴, 선호도, 트렌드를 파악하여 더 나은 서비스와 스마트한 추천을 위해 웹사이트를 개선하기 위한 머신러닝 접근 방식을 개발해야 합니다.
전문가가 추천하는 솔루션은 무엇인가요?

새 질문 30
글로벌 신발 소매업체에서 근무하며 과거 재고 데이터를 기반으로 품목의 품절 시점을 예측해야 합니다. 신발 수요는 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 고객 행동은 매우 역동적입니다. 사용 가능한 모든 데이터에 대해 학습된 모델을 제공하되, 프로덕션에 푸시하기 전에 특정 데이터 하위 집합에 대한 성과를 추적하고자 합니다. 이 검증을 수행하는 가장 효율적이고 신뢰할 수 있는 방법은 무엇일까요?

새 질문 31
50명 이상의 데이터 과학자로 구성된 팀에서 일하며 모두 Al Platform을 사용하고 있습니다. 작업, 모델 및 버전을 깔끔하고 확장 가능한 방식으로 정리하기 위한 전략을 설계하고 있습니다. 어떤 전략을 선택해야 할까요?

새 질문 32
한 머신 러닝 전문가는 전 세계 기업의 보안 이벤트를 실시간으로 관리하는 대형 사이버 보안 회사와 협력하고 있습니다. 이 사이버 보안 회사는 머신 러닝을 사용하여 수집되는 데이터에서 악성 이벤트를 이상 징후로 점수화할 수 있는 솔루션을 설계하고자 합니다. 또한 나중에 처리 및 분석할 수 있도록 결과를 데이터 레이크에 저장할 수 있기를 원합니다.
이러한 작업을 수행하는 가장 효율적인 방법은 무엇인가요?

새 질문 33
데이터 과학자가 여러 클래스가 있는 데이터 세트에 대해 다층 인식(MLP)을 훈련하고 있습니다. 관심 대상 클래스는 데이터 세트 내의 다른 클래스와 비교했을 때 고유하지만 리콜 메트릭을 달성하지 못합니다. 데이터 과학자는 이미 MLP의 숨겨진 레이어의 수와 크기를 다양하게 시도해 보았지만 결과가 크게 개선되지 않았습니다. 회상률을 개선할 수 있는 솔루션을 가능한 한 빨리 구현해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 기술을 사용해야 할까요?