发布 Google Professional-Machine-Learning-Engineer 最新问题 PDF [Q17-Q33]

新问题 17
一家公司正在使用亚马逊 Textract 从每天成千上万份扫描的文本内容繁杂的法律文件中提取文本数据。该公司利用这些信息自动处理贷款申请。一些文件未能通过业务验证，被退回给人工审核人员，由他们对错误进行调查。这项工作增加了处理贷款申请的时间。
公司应如何缩短贷款申请的处理时间？

新问题 18
你是一家银行的移动应用程序的 ML 工程师。管理层要求你为该应用程序构建一个基于 ML 的生物识别身份验证，根据客户的指纹验证其身份。指纹被认为是高度敏感的个人信息，不能下载并存储到银行数据库中。您应该推荐哪种学习策略来训练和部署这个 ML 模型？

新问题 19
您的数据科学团队需要快速试验各种功能、模型架构和超参数。他们需要跟踪各种实验的准确性指标，并使用应用程序接口（API）查询一段时间内的指标。他们应该使用什么来跟踪和报告他们的实验，同时尽量减少人工操作？

新问题 20
一家在线经销商有一个大型多列数据集，其中一列缺少 30% 的数据。机器学习专家认为，数据集中的某些列可用来重建丢失的数据。
专家应采用哪种重建方法来保持数据集的完整性？

新问题 21
某公司希望将用户行为分为欺诈行为和正常行为。根据内部研究，机器学习专家将根据两个特征建立二元分类器：账户年龄（用 x 表示）和交易月份（用 y 表示）。正分类用红色表示，负分类用黑色表示。

哪种模型的精确度最高？

新问题 22
你在一家社交媒体公司工作。您需要检测发布的图片中是否包含汽车。每个训练示例正好属于一个类。您训练了一个对象检测神经网络，并将模型版本部署到 Al Platform Prediction 进行评估。在部署之前，您创建了一个评估任务，并将其附加到 Al Platform 预测模型版本。您注意到精度低于业务要求。您应该如何调整模型的最终层 softmax 阈值以提高精度？

新问题 23
一位机器学习专家使用 Amazon SageMaker 启动了基于树的集合模型的超参数调整工作，并将 ROC 曲线下面积 (AUC) 作为目标指标。该工作流最终将部署到一个管道中，每晚对超参数进行重新训练和调整，以便对每 24 小时就会过时的数据的点击率进行建模。
为了减少训练这些模型所需的时间，并最终降低成本，专家希望重新配置输入超参数范围。
哪种可视化方式能实现这一目标？

新问题 24
您为需要自定义库的 Kubeflow 管道编写了单元测试。您想在每次向云源代码库中的开发分支推送新内容时自动执行单元测试。您应该怎么做？

新问题 25
某公司在亚马逊 SageMaker 中使用默认内置图像分类算法进行训练时，发现准确率很低。数据科学团队希望使用 Inception 神经网络架构，而不是 ResNet 架构。
以下哪项可以实现这一目标？(请选择两项）。

新问题 26
您在生产中有一个需求预测管道，在模型训练和预测之前使用 Dataflow 对原始数据进行预处理。在预处理过程中，您对存储在 BigQuery 中的数据进行 Z-score归一化处理，然后将其写回 BigQuery。每周都会添加新的训练数据。您希望通过最大限度地减少计算时间和人工干预来提高流程效率。您应该怎么做？

新问题 27
您在一家公共交通公司工作，需要建立一个模型来估算多条交通路线的延误时间。预测结果将直接通过应用程序实时提供给用户。由于不同的季节和人口增长会影响数据的相关性，因此您需要每月重新训练模型。您希望遵循 Google 推荐的最佳实践。您应该如何配置预测模型的端到端架构？

新问题 28
您有一个正常运行的端到端 ML 流水线，其中包括使用 Al Platform 调整 ML 模型的超参数，然后使用最佳调整参数进行训练。超参数调整所需的时间比预期的要长，并且延误了下游流程。您希望加快调整工作的速度，同时又不明显影响其效果。您应该采取哪些措施？
选择 2 个答案

新问题 29
机器学习专家接收到一家在线购物网站的客户数据。这些数据包括人口统计、以往访问和地区信息。该专家必须开发一种机器学习方法，以识别客户的购物模式、偏好和趋势，从而改进网站，提供更好的服务和智能推荐。
专家应推荐哪种解决方案？

新问题 30
您供职于一家全球鞋类零售商，需要根据历史库存数据预测商品的缺货时间。由于鞋类需求受许多不同因素的影响，因此客户行为是高度动态的。您希望提供根据所有可用数据训练的模型，但在推向生产之前，要对特定数据子集的性能进行跟踪。执行这种验证的最简化、最可靠的方法是什么？

新问题 31
您所在的团队不断壮大，拥有 50 多名数据科学家，他们都使用 Al Platform。您正在设计一种策略，以简洁、可扩展的方式组织作业、模型和版本。您应该选择哪种策略？

新问题 32
一位机器学习专家正在与一家大型网络安全公司合作，该公司为世界各地的公司实时管理安全事件。该网络安全公司希望设计一种解决方案，使其能够在数据摄入时使用机器学习将恶意事件作为异常情况进行评分。该公司还希望能够将结果保存在数据湖中，以便日后处理和分析。
完成这些任务最有效的方法是什么？

新问题 33
一位数据科学家正在对一个包含多个类别的数据集进行多层感知 (MLP) 训练。与数据集中的其他类别相比，感兴趣的目标类别是唯一的，但它无法达到可接受的召回指标。数据科学家已经尝试过改变 MLP 隐藏层的数量和大小，但结果并没有明显改善。必须尽快实施提高召回率的解决方案。
应使用哪些技术来满足这些要求？