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NR. 32 Ihr Team muss ein Modell erstellen, das vorhersagt, ob Bilder einen Führerschein, einen Reisepass oder eine Kreditkarte enthalten. Das Data-Engineering-Team hat die Pipeline bereits erstellt und einen Datensatz mit 10.000 Bildern mit Führerscheinen, 1.000 Bildern mit Pässen und 1.000 Bildern mit Kreditkarten erzeugt. Sie müssen nun ein Modell mit der folgenden Label-Map trainieren: ['Führerschein', 'Reisepass', 'Kreditkarte']. Welche Verlustfunktion sollten Sie verwenden?

NR. 33 Sie sind ML-Ingenieur bei einer regulierten Versicherungsgesellschaft. Sie werden gebeten, ein Versicherungsgenehmigungsmodell zu entwickeln, das Versicherungsanträge von potenziellen Kunden annimmt oder ablehnt. Welche Faktoren sollten Sie vor der Erstellung des Modells berücksichtigen?

NR. 34 Ein Spezialist für maschinelles Lernen startet einen Auftrag zur Abstimmung von Hyperparametern für ein baumbasiertes Ensemble-Modell unter Verwendung von Amazon SageMaker mit dem Bereich unter der ROC-Kurve (AUC) als Zielmetrik. 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?

NR. 35 Sie sind Director of Data Science in einem großen Unternehmen und Ihr Data Science-Team hat vor kurzem damit begonnen, das Kubeflow Pipelines SDK zu verwenden, um seine Schulungspipelines zu orchestrieren. Ihr Team tut sich schwer damit, seinen benutzerdefinierten Python-Code in das Kubeflow Pipelines SDK zu integrieren. Welche Anweisungen sollten Sie ihnen geben, um ihren Code schnell in das Kubeflow Pipelines SDK zu integrieren?

NR. 36 Sie haben ein Textklassifikationsmodell trainiert. Sie haben die folgenden SignatureDefs:

Wie ist die korrekte Art und Weise, den Vorhersageantrag zu schreiben?

NR. 37 Sie haben ein benutzerdefiniertes ML-Modell mit Scikit-Learn erstellt. Die Trainingszeit ist länger als erwartet. Sie beschließen, Ihr Modell auf Vertex AI Training zu migrieren, und möchten die Trainingszeit des Modells verbessern. Was sollten Sie zuerst ausprobieren?

NR. 38 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?

NR. 39 Sie sind für den Aufbau einer einheitlichen Analyseumgebung für eine Vielzahl von lokalen Data Marts verantwortlich. Ihr Unternehmen stößt bei der Datenintegration über die Server hinweg auf Probleme mit der Datenqualität und -sicherheit, die durch den Einsatz einer Vielzahl unzusammenhängender Tools und temporärer Lösungen verursacht werden. Sie benötigen einen vollständig verwalteten, Cloud-nativen Datenintegrationsdienst, der die Gesamtkosten senkt und wiederkehrende Arbeiten reduziert. Einige Mitglieder Ihres Teams bevorzugen eine kodierungsfreie Schnittstelle für die Erstellung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load). Welchen Dienst sollten Sie nutzen?

NR. 40 Sie entwickeln eine Kubeflow-Pipeline auf Google Kubernetes Engine. Der erste Schritt in der Pipeline besteht darin, eine Abfrage an BigQuery zu stellen. Sie planen, die Ergebnisse dieser Abfrage als Eingabe für den nächsten Schritt in Ihrer Pipeline zu verwenden. Sie möchten dies auf möglichst einfache Weise erreichen. Was sollten Sie tun?

NR. 41 Ein Spezialist für maschinelles Lernen trainiert ein Modell zur Identifizierung der Marke und des Modells von Fahrzeugen in Bildern. Der Spezialist möchte Transfer Learning und ein bestehendes Modell verwenden, das auf Bildern von allgemeinen Objekten trainiert wurde. Der Spezialist hat einen großen benutzerdefinierten Datensatz von Bildern mit verschiedenen Fahrzeugmarken und -modellen zusammengestellt.
Was sollte der Spezialist tun, um das Modell zu initialisieren und mit den benutzerdefinierten Daten neu zu trainieren?

NO.42 Sie müssen eine Batch-Vorhersage für 100 Millionen Datensätze in einer BigQuery-Tabelle mit einem benutzerdefinierten TensorFlow-DNN-Regressor-Modell durchführen und dann die vorhergesagten Ergebnisse in einer BigQuery-Tabelle speichern. Sie möchten den Aufwand für die Erstellung dieser Inferenzpipeline minimieren. Was sollten Sie tun?

NO.43 Sie sind Datenwissenschaftler bei einem Unternehmen, das Industrieanlagen herstellt. Sie entwickeln ein Regressionsmodell zur Schätzung des Stromverbrauchs in den Produktionsanlagen des Unternehmens auf der Grundlage von Sensordaten, die von allen Anlagen erfasst werden. Die Sensoren erfassen jeden Tag mehrere Millionen Datensätze. Sie müssen tägliche Trainingsläufe für Ihr Modell planen, die alle bis zum aktuellen Datum erfassten Daten verwenden. Sie möchten, dass Ihr Modell reibungslos skaliert und nur minimale Entwicklungsarbeit erfordert. Was sollten Sie tun?

NR. 44 Eines Ihrer Modelle wird mit Daten trainiert, die von einem externen Datenbroker bereitgestellt werden. Der Datenbroker benachrichtigt Sie nicht zuverlässig über Formatierungsänderungen in den Daten. Sie möchten Ihre Modelltrainings-Pipeline robuster gegenüber Problemen wie diesem machen. Was sollten Sie tun?

NR. 45 Sie sind ein ML-Ingenieur bei einer Bank. Sie haben ein binäres Klassifizierungsmodell mit AutoML-Tabellen entwickelt, um vorherzusagen, ob ein Kunde seine Kreditzahlungen pünktlich leisten wird. Die Ergebnisse werden verwendet, um Kreditanträge zu genehmigen oder abzulehnen. Der Kreditantrag eines Kunden wurde von Ihrem Modell abgelehnt, und die Risikoabteilung der Bank bittet Sie, die Gründe für die Entscheidung des Modells zu nennen. Was sollten Sie tun?

NR. 46 Sie arbeiten an einem binären ML-Klassifikationsalgorithmus, der erkennt, ob ein Bild eines klassifizierten gescannten Dokuments das Logo eines Unternehmens enthält. In dem Datensatz haben 96% der Beispiele kein Logo, so dass der Datensatz sehr schief ist. Welche Metrik würde Ihnen das größte Vertrauen in Ihr Modell geben?

NR. 47 Ein Spezialist für maschinelles Lernen bereitet Daten für das Training mit Amazon SageMaker vor. Der Spezialist verwendet einen der in SageMaker integrierten Algorithmen für das Training. Der Datensatz ist im CSV-Format gespeichert und wird in ein numpy.array umgewandelt, was sich negativ auf die Geschwindigkeit des Trainings auszuwirken scheint.
Was sollte der Spezialist tun, um die Daten für die Ausbildung auf SageMaker zu optimieren?

NR. 48 Ein Data Scientist möchte in Echtzeit Einblicke in einen Datenstrom von GZIP-Dateien gewinnen.
Welche Lösung würde die Verwendung von SQL zur Abfrage des Datenstroms mit der geringsten Latenzzeit ermöglichen?

NR. 49 Sie haben ein ML-Modell mit Al Platform entwickelt und möchten es in die Produktion überführen. Sie bedienen einige tausend Abfragen pro Sekunde und haben Probleme mit der Latenz. Eingehende Anfragen werden von einem Load Balancer bedient, der sie auf mehrere Kubeflow CPU-only Pods verteilt, die auf der Google Kubernetes Engine (GKE) laufen. Ihr Ziel ist es, die Serving-Latenz zu verbessern, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu ändern. Was sollten Sie tun?

NO.50 Sie trainieren ein Deep Learning-Modell für semantische Bildsegmentierung mit reduzierter Trainingszeit. Bei der Verwendung eines Deep Learning-VM-Images erhalten Sie den folgenden Fehler: Die Ressource "projects/deeplearning-platforn/zones/europe-west4-c/acceleratorTypes/nvidia-tesla-k80" wurde nicht gefunden. Was sollten Sie tun?