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プロフェッショナル機械学習エンジニア試験は、機械学習技術を使用して実世界の問題を解決する受験者の能力を評価するパフォーマンスベースの評価です。Professional-Machine-Learning-Engineer試験は、受験者が様々な機械学習の概念を理解し、実践的なシナリオでそれらを適用する能力を実証することを要求する一連の実践的なタスクで構成されています。Professional-Machine-Learning-Engineer試験はオンラインで実施され、世界中どこからでも受験することができます。

NO.32 あなたのチームは、画像に運転免許証、パスポート、クレジットカードが含まれているかどうかを予測するモデルを構築する必要があります。データエンジニアリングチームはすでにパイプラインを構築し、運転免許証が写っている10,000枚の画像、パスポートが写っている1,000枚の画像、クレジットカードが写っている1,000枚の画像からなるデータセットを生成しました。次のようなラベルマップでモデルをトレーニングする必要がある：['driversjicense', 'passport', 'credit_card'].どの損失関数を使うべきですか？

 カテゴリカル・ヒンジ

 バイナリー・クロスエントロピー

 カテゴリー別クロスエントロピー

 疎カテゴリー・クロスエントロピー

NO.33 あなたは規制対象の保険会社のMLエンジニアです。あなたは、潜在的な顧客からの保険申請を受け入れるか拒否するかの保険承認モデルを開発するよう依頼されています。モデルを構築する前に、どのような要素を考慮すべきでしょうか？

 再編集、再現性、説明可能性

 トレーサビリティ、再現性、説明可能性

 統合された学習、再現性、説明可能性

 差別化されたプライバシーのフェデレーション学習と説明可能性

https://www.oecd.org/finance/Impact-Big-Data-AI-in-the-Insurance-Sector.pdf
https://medium.com/artefact-engineering-and-data-science/including-ethics-best-practices-in-your-data-science-project-from-day-one-c15b26c2bf99

NO.34 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？

 最も重要な入力特徴がガウシアンかどうかを示すヒストグラム。

 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)を使用して、多数の入力変数を読みやすい次元で視覚化した、ターゲット変数ごとに色分けされた点を持つ散布図。

 各トレーニング反復における目的指標のパフォーマンスを示す散布図。

 最大樹深と目的指標との相関を示す散布図。

NO.35 あなたは大企業のデータサイエンス部長で、データサイエンスチームは最近、トレーニングパイプラインをオーケストレーションするためにKubeflow Pipelines SDKを使い始めました。あなたのチームはカスタムPythonコードをKubeflow Pipelines SDKに統合するのに苦労しています。彼らのコードをKubeflow Pipelines SDKに迅速に統合するためには、どのように進めるように指示すべきでしょうか？

 Pythonコードからカスタムコンポーネントを作成するには、func_to_container_op関数を使用します。

 Kubeflow Pipelines SDKで利用可能な定義済みコンポーネントを使用してDataprocにアクセスし、そこでカスタムコードを実行します。

 カスタムPythonコードをDockerコンテナにパッケージし、load_component_from_file関数を使ってコンテナをパイプラインにインポートする。

 カスタムPythonコードをCloud Functionsにデプロイし、Kubeflow Pipelinesを使ってCloud Functionをトリガーする。

NO.36 あなたはテキスト分類モデルを学習した。以下のSignatureDefがあります：

予測リクエストの正しい書き方は？

 data = json.dumps({"signature_name": "serving_default' "instances": [fab', 'be1, 'cd']]})

 data = json dumps({"signature_name"："serving_default"！"instances"：[['a', 'b', "c", 'd', 'e', 'f']]})

 data = json.dumps({"signature_name"："serving_default, "instances"：[['a', 'b 'c'1, [d 'e T]]})

 data = json dumps({"signature_name": f,serving_default", "instances"：[['a', 'b'], [c 'd'], ['e T]]})

NO.37 scikit-learnを使用してカスタムMLモデルを構築しました。トレーニングに予想以上の時間がかかっています。モデルをVertex AI Trainingに移行し、モデルのトレーニング時間を改善することにしました。まず何を試すべきでしょうか？

 モデルをTensorFlowに移行し、Vertex AI Trainingを使用してトレーニングします。

 複数のCompute Engine VMを使用して分散モードでモデルをトレーニングします。

 Vertex AI上のDLVM画像でモデルをトレーニングし、可能な限りNumPyとSciPyの内部メソッドを利用するようにコードを記述します。

 GPUでVertex AI Trainingを使用してモデルをトレーニングします。

38位 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。どうすればいいでしょうか？

 開発ブランチに順次プッシュし、Cloud Runでユニットテストを実行するスクリプトを書きます。

 Cloud Buildを使用して、変更が開発ブランチにプッシュされたときにユニットテストを実行する自動トリガーを設定します。

 クラウド ソース リポジトリとのインタラクションをキャプチャする Pub/Sub トピックにクラウド ロギング シンクを設定する クラウド Run 用に Pub/Sub トリガーを設定し、クラウド Run でユニット テストを実行する。

 クラウド ソース リポジトリとのインタラクションをキャプチャする Pub/Sub トピックにクラウド ログ シンクをセットアップします。Pub/Subトピックにメッセージが送信されたときにトリガーされるクラウド関数を使用してユニットテストを実行します。

https://cloud.google.com/architecture/architecture-for-mlops-using-tfx-kubeflow-pipelines-and-cloud-build#cicd_architecture

NO.39 さまざまなオンプレミスのデータマートを横断する統合アナリティクス環境の構築を担当しています。御社では、サーバー間でデータを統合する際に、データ品質とセキュリティの問題が発生しています。その原因となっているのは、さまざまな分離されたツールや一時的なソリューションの使用です。総作業コストを削減し、繰り返し作業を削減する、フルマネージドのクラウドネイティブなデータ統合サービスが必要です。チームの中には、抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを構築するためのコードレスインターフェースを好むメンバーもいます。どのサービスを利用すべきでしょうか？

 データフロー

 データプレップ

 アパッチ・フリンク

 クラウド・データ・フュージョン

40位 あなたはGoogle Kubernetes Engine上でKubeflowパイプラインを開発しています。パイプラインの最初のステップは、BigQueryに対してクエリを発行することです。そのクエリの結果をパイプラインの次のステップの入力として使用する予定です。これを可能な限り簡単な方法で実現したい。どうすればいいでしょうか？

 BigQuery コンソールを使用してクエリを実行し、クエリ結果を新しい BigQuery テーブルに保存します。

 BigQuery APIを使用してBigQueryに対してクエリを実行するPythonスクリプトを記述する このスクリプトをKubeflowパイプラインの最初のステップとして実行する

 Kubeflow Pipelinesドメイン固有言語を使用して、Python BigQueryクライアントライブラリを使用してクエリを実行するカスタムコンポーネントを作成します。

 GitHub 上の Kubeflow Pipelines リポジトリを探します。 BigQuery Query Component を見つけ、そのコンポーネントの URL をコピーし、それを使用してコンポーネントをパイプラインにロードします。コンポーネントを使用して、BigQueryに対してクエリを実行します。

NO.41 機械学習の専門家が、画像中の車種を識別するモデルを訓練している。この専門家は、転移学習と、一般的な物体の画像で訓練された既存のモデルを使用したいと考えている。スペシャリストは、異なる車種とモデルを含む画像の大規模なカスタムデータセットを照合した。
スペシャリストは、カスタムデータで再トレーニングするために、モデルを初期化するために何をすべきでしょうか？

 最後の完全連結層を含むすべての層の重みをランダムにしてモデルを初期化する。

 すべての層で事前に訓練された重みでモデルを初期化し、最後の完全接続層を置き換える。

 すべての層の重みをランダムにしてモデルを初期化し、最後の完全連結層を置き換える。

 最後の完全連結層を含むすべての層で、事前に訓練された重みでモデルを初期化する。

説明／参照

NO.42 カスタムTensorFlow DNNリグレッサーモデルを使用して、BigQueryテーブルの1億レコードに対してバッチ予測を実行し、予測結果をBigQueryテーブルに格納する必要があります。この推論パイプラインの構築に必要な労力を最小限に抑えたい。どうすればよいでしょうか？

 BigQuery MLでTensorFlowモデルをインポートし、ml.predict関数を実行します。

 TensorFlow BigQueryリーダーを使ってデータを読み込み、BigQuery APIを使って結果をBigQueryに書き込む。

 BigQueryのデータをTFRecordsに変換するDataflowパイプラインを作成する。Vertex AI Predictionでバッチ推論を実行し、結果をBigQueryに書き込む。

 TensorFlowのSavedModelをDataflowパイプラインにロードする。パイプライン内で推論を実行するカスタム関数でBigQuery I/Oコネクタを使用し、結果をBigQueryに書き込む。

NO.43 あなたは、ある産業機器製造会社のデータサイエンティストです。あなたは、全工場から収集したセンサーデータに基づいて、同社の製造工場の電力消費量を推定する回帰モデルを開発しています。センサーは毎日数千万レコードを収集します。あなたは、現在の日付までに収集されたすべてのデータを使用するモデルのトレーニング実行を、毎日スケジュールする必要があります。モデルをスムーズに拡張し、最小限の開発作業で済むようにしたい。どうすればよいでしょうか？

 カスタムTensorFlow回帰モデルを開発し、Vertex Al Trainingを使用して最適化する。

 BigQuery MLを使用して回帰モデルを開発する。

 カスタムのscikit-learn回帰モデルを開発し、Vertex Al Trainingを使用して最適化する。

 カスタムPyTorch回帰モデルを開発し、Vertex Al Trainingを使用して最適化する。

BigQuery MLは、GoogleのフルマネージドサーバーレスデータウェアハウスであるBigQuery内で機械学習モデルを直接構築、デプロイできる強力なツールです。多くのデータサイエンティストにとって馴染み深く使いやすい言語であるSQLを使用して回帰モデルを作成することができます。また、クラスタ管理について心配する必要がなく、Googleによって完全に管理されているため、最小限の開発作業でスムーズにスケーリングすることができます。
BigQuery MLでは、保存されているデータと同じデータでトレーニングを実行することもできるため、データの移動を最小限に抑え、コストと時間を最小限に抑えることができる。
参考までに：
BigQuery ML
回帰のためのBigQuery ML
スケーラビリティのためのBigQuery ML

NO.44 サードパーティのデータブローカーから提供されたデータを使用して、モデルの1つをトレーニングしています。データブローカーは、データのフォーマット変更を確実に通知してくれません。あなたは、このような問題に対してモデル学習パイプラインをより堅牢にしたいと考えています。どうすればよいでしょうか？

 TensorFlow Data Validationを使用して、スキーマの異常を検出し、フラグを立てる。

 TensorFlow Transformを使用して、データを期待される分布に正規化し、スキーマに一致しない値を0に置き換える前処理コンポーネントを作成する。

 tf.mathを使用して、データを分析し、要約統計量を計算し、統計的異常にフラグを立てる。

 モデル学習の開始時にカスタムTensorFlow関数を使用して、既知のフォーマットエラーを検出し、フラグを立てる。

NO.45 あなたは銀行のMLエンジニアです。あなたは、顧客がローンの支払いを期限内に行うかどうかを予測するために、AutoMLテーブルを使ってバイナリ分類モデルを開発しました。その出力は、融資要求の承認または拒絶に使われます。ある顧客のローン要求があなたのモデルによって却下されました。銀行のリスク部門は、モデルの決定に寄与した理由を提供するようあなたに求めています。あなたはどうすべきでしょうか？

 予測から局所的な特徴の重要性を利用する。

 データサマリーページの目標値との相関を使用する。

 モデルの評価ページで、特徴の重要度のパーセンテージを使用します。

 特徴量を独立に変化させ、分類を変化させる特徴量ごとの閾値を特定する。

NO.46 あなたは、分類されたスキャン文書の画像に会社のロゴが含まれているかどうかを検出する二値分類MLアルゴリズムに取り組んでいます。データセットでは、96%の例がロゴを持っていないので、データセットは非常に歪んでいます。どのメトリクスがあなたのモデルに最も信頼性を与えますか？

 リコールが精度よりも重視されるFスコア

 RMSE

 F1スコア

 精度が再現率よりも重視されるFスコア

NO.47 機械学習のスペシャリストが Amazon SageMaker でトレーニング用のデータを準備しています。そのスペシャリストは、学習にSageMakerの組み込みアルゴリズムの1つを使用しています。データセットは.CSV形式で保存され、numpy.arrayに変換されますが、これがトレーニングの速度に悪影響を与えているようです。
SageMaker でのトレーニング用にデータを最適化するために、スペシャリストは何をすべきでしょうか？

 SageMaker のバッチ変換機能を使用して、トレーニングデータを DataFrame に変換します。

 AWS Glueを使ってデータをApache Parquet形式に圧縮する。

 データセットをRecordIOのプロトバッファフォーマットに変換する。

 SageMaker のハイパーパラメータ最適化機能を使用して、データを自動的に最適化します。

NO.48 データサイエンティストは、GZIPファイルのデータストリームをリアルタイムで洞察したいと考えています。
SQLを使用してストリームに問い合わせる場合、最も遅延の少ないソリューションはどれでしょうか？

 Amazon Kinesis Data AnalyticsとAWS Lambda関数でデータを変換。

 AWS GlueとカスタムETLスクリプトでデータを変換。

 データを変換し、Amazon ESクラスタに保存するAmazon Kinesisクライアント・ライブラリ。

 Amazon Kinesis Data Firehoseでデータを変換し、Amazon S3バケットに入れる。

解説／参考：https://aws.amazon.com/big-data/real-time-analytics-featured-partners/

49位 Al PlatformでMLモデルを開発し、本番環境に移行したい。1秒間に数千のクエリを処理し、レイテンシの問題が発生しています。入ってくるリクエストは、Google Kubernetes Engine (GKE)上で動作する複数のKubeflow CPU専用ポッドに分散するロードバランサーによって処理されます。あなたの目標は、基盤となるインフラストラクチャを変更することなく、配信レイテンシを改善することです。何をすべきでしょうか？

 TensorFlowのServingパラメータであるmax_batch_sizeを大幅に増やす。

 TensorFlow Servingをtensorflow-model-server-universalバージョンに切り替える。

 TensorFlowのServingパラメータであるmax_enqueued_batchesを大幅に増やす。

 CPU固有の最適化をサポートするために、ソースを使用してTensorFlow Servingを再コンパイルする。 サービングノード用の適切なベースライン最小CPUプラットフォームを選択するようにGKEに指示する。

https://www.tensorflow.org/tfx/serving/performance

NO.50 あなたは、学習時間を短縮したセマンティック画像セグメンテーションのためのディープラーニングモデルをトレーニングしています。ディープラーニングVMイメージの使用中に、以下のエラーが発生しました：リソース 'projects/deeplearning-platforn/zones/europe-west4-c/acceleratorTypes/nvidia-tesla-k80' が見つかりません。どうすればよいですか?

 選択した地域にGPUクォータがあることを確認してください。

 選択した地域で必要なGPUが利用可能であることを確認する。

 選択したリージョンにプリエンプティブGPUクォータがあることを確認してください。

 選択したGPUにワークロードに十分なGPUメモリがあることを確認します。

 ローディング …

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結論

さまざまな学習ソリューションを組み合わせる限り、Google Professional Cloud DevOps Engineerの評価に合格することは不可能ではありません。ベンダーは、ストレスなく合格点を取りたい受験者のためにさまざまな準備リソースを提供していますが、ここで立ち止まってはいけません。Amazonで入手可能なガイドを調べ、認定Cloud DevOps Engineerになるためのスキルを高めることもできます。

認定試験準備のためのリソース

このGoogleの試験に合格することは、ベンダーが提供するものやAmazonで購入できる書籍など、さまざまな準備リソースを組み合わせれば、最初の受験から可能です。最も効果的な復習教材をお探しなら、こちらがお勧めです：

• Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer試験 - オールインワンガイド：Google Cloudで効率的に資格を取得！(Googleクラウド認定資格シリーズ Book 7)

  本書はアマゾンでKindle版で入手可能である。 ジョセフ・ホルブルック著.また、受験者はほぼ$12でそれを購入することができます。このガイドは認定試験で出題されるすべてのトピックに対応しており、受験者がGoogle Cloud DevOps Engineerの機能を管理するスキルを磨くのに役立ちます。それに、100問以上の問題とそれぞれの詳細な解答が含まれているので、受験者が指定試験の準備を十分にするのに役立ちます。そのため、受験者は試験の構成と難易度に慣れることができます。さらに、このガイドを購入された方には、Google Cloud のアプリケーションと機能に関する知識を深めるための追加学習リソースを無料でご利用いただけます。

• Google Cloud DevOps エンジニアのラーニングパス

  このベンダーは、Professional Cloud DevOps Engineer試験に合格したい受験者のために、包括的な学習パスを開発した。このキットには、受験者が最初の受験で合格点を取得するために必要な能力を検証するために必要なすべてのステップを踏むための複数のコースが含まれています。特に、この学習キットには以下のトレーニングセッションが含まれています：

  • Google Cloud Fundamentals：Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructureクラスは、Google Cloud Packに含まれるストレージとコンピューティングサービスを学ぶことに重点を置いています。そのため、受験者はBigQuery、App Engine、Cloud SQL and Storage、Google Kubernetes Engineの各機能の使用方法を学びます。
  • Google SRE カルチャーの育成に特化したトレーニングにより、受講者は本番サポートを提供し、運用と開発のギャップを最小限に抑えるための高度なスキルを身につけることができます。このコースでは、サイト信頼性エンジニアリングの秘密と、Google SRE カルチャーを構築することでどのようなメリットが得られるかを学びます。
  • Google Cloudを使ったアーキテクト：Design and Processクラスでは、Google Cloudの機能をコスト効率とパフォーマンスに優れた方法でデプロイする方法を学ぶことができます。
  • このラーニングパスに含まれる最後のトレーニングセッションは、Google Cloudにおけるモニタリング、ロギング、観測可能性に特化したものです。Google Cloud インフラストラクチャのトラブルシューティングとパフォーマンスの改善方法を学びます。

  上記のコースを受講すると、DevOpsエンジニアリングのスキルを強化するいくつかのスキルバッジを取得できる。これらのバッジは以下の通りである：

  • 基礎的なインフラストラクチャ タスクを実行するために Google Cloud を使用する能力を証明するスキル バッジです。Cloud Functions や Stackdriver などの重要なアプリケーション サービスの管理方法を習得できます。
  • つ目のバッジは、Google CloudにおけるDevOps機能の実装に関するものです。特に、Google Cloudの助けを借りてソフトウェアのデリバリー能力を向上させ、より高いスピード、可用性、安定性を達成するのに役立ちます。
  • 最後のバッジは、モニタリングとロギングのためのGoogle Cloud Operations Suiteの使い方を理解するのに役立ちます。このように、受験者は、より健全で改善されたアプリケーションを生成するために、Google Cloudの内部と外部を使用する方法を学ぶことができます。

  間違いなく、グーグルが提供するこの学習プロセスを経た受験者は、一回で認定を受ける可能性が格段に高くなる。

Google Professional-Cloud-DevOps-Engineer：クラウド DevOps エンジニアの製品とソリューションを販売： https://www.trainingdump.com/Google/Professional-Cloud-DevOps-Engineer-practice-exam-dumps.html

[2022年11月15日】Professional-Data-Engineer復習ガイド、信頼できるProfessional-Data-Engineerテストエンジンを合格する

Professional-Data-Engineerテストエンジンの模擬試験問題、試験の切り札

試験対策にお勧めのトレーニングコース

トレーニングコースは、受験者がGoogle試験のシラバスについて学び、十分な準備をすることを目的としています。実践的なラボと専門家のサポートがあり、試験でカバーされる各領域の深い知識を得ることができます。以上、Googleが提供するProfessional Data Engineer認定試験に最適なトレーニングコースをご紹介しました。

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