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새로운 전문 머신러닝 엔지니어 시험에 쉽게 합격하기 위한 검증된 정답

프로페셔널 머신러닝 엔지니어 시험은 머신러닝 기술을 사용하여 실제 문제를 해결하는 응시자의 능력을 평가하는 성과 기반 평가입니다. 프로페셔널 머신러닝 엔지니어 시험은 다양한 머신러닝 개념에 대한 이해와 실제 시나리오에서 이를 적용할 수 있는 능력을 입증해야 하는 일련의 실습 과제로 구성됩니다. 프로페셔널-머신러닝-엔지니어 시험은 온라인으로 진행되며 전 세계 어디에서나 응시할 수 있습니다.

NO.32 팀에서는 이미지에 운전면허증, 여권 또는 신용카드가 포함되어 있는지 예측하는 모델을 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어링 팀은 이미 파이프라인을 구축하여 운전면허증 이미지 10,000개, 여권 이미지 1,000개, 신용카드 이미지 1,000개로 구성된 데이터 세트를 생성했습니다. 이제 다음과 같은 레이블 맵으로 모델을 학습시켜야 합니다: ['운전면허증', '여권', '신용 카드']. 어떤 손실 함수를 사용해야 하나요?

범주형 힌지

이진 교차 엔트로피

범주형 교차 엔트로피

희소 범주형 교차 엔트로피

NO.33 귀하는 규제 대상 보험 회사의 ML 엔지니어입니다. 잠재 고객의 보험 신청을 수락하거나 거부하는 보험 승인 모델을 개발해 달라는 요청을 받았습니다. 모델을 구축하기 전에 어떤 요소를 고려해야 할까요?

편집, 재현성 및 설명 가능성

추적성, 재현성 및 설명 가능성

연합 학습, 재현성 및 설명 가능성

차등 개인 정보 보호 연합 학습 및 설명 가능성

NO.34 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?

가장 중요한 입력 피처가 가우시안인지 여부를 보여주는 히스토그램입니다.

대상 변수별로 색상이 지정된 점이 있는 분산형 차트로, 많은 입력 변수를 읽기 쉬운 차원으로 시각화하기 위해 t 분산 확률적 이웃 임베딩(t-SNE)을 사용합니다.

각 훈련 반복에 대한 목표 지표의 성과를 보여주는 분산형 차트입니다.

최대 트리 깊이와 객관적 지표 간의 상관관계를 보여주는 분산형 차트입니다.

NO.35 대기업의 데이터 과학 책임자이며, 데이터 과학 팀은 최근 Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 교육 파이프라인을 오케스트레이션하기 시작했습니다. 팀이 사용자 정의 Python 코드를 Kubeflow Pipelines SDK에 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 코드를 Kubeflow Pipelines SDK와 신속하게 통합하려면 어떻게 진행해야 하나요?

Python 코드에서 사용자 정의 컴포넌트를 만들려면 func_to_container_op 함수를 사용하세요.

Kubeflow 파이프라인 SDK에서 사용 가능한 미리 정의된 구성 요소를 사용하여 Dataproc에 액세스하고 사용자 정의 코드를 실행하세요.

사용자 지정 Python 코드를 Docker 컨테이너에 패키징하고 load_component_from_file 함수를 사용하여 컨테이너를 파이프라인으로 가져옵니다.

사용자 정의 Python 코드를 클라우드 함수에 배포하고 Kubeflow 파이프라인을 사용하여 클라우드 함수를 트리거합니다.

NO.36 텍스트 분류 모델을 훈련했습니다. 다음과 같은 시그니처 정의가 있습니다:

예측 요청을 작성하는 올바른 방법은 무엇인가요?

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

데이터 = json 덤프({"서명_이름": "serving_default"! "인스턴스": [['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 스키킷 학습을 사용하여 사용자 지정 ML 모델을 구축했습니다. 학습 시간이 예상보다 오래 걸립니다. 모델을 Vertex AI Training으로 마이그레이션하기로 결정하고 모델의 학습 시간을 개선하고 싶습니다. 무엇을 먼저 시도해야 할까요?

모델을 텐서플로로 마이그레이션하고, 버텍스 AI 트레이닝을 사용하여 학습시킵니다.

여러 컴퓨트 엔진 가상 머신을 사용하여 분산 모드에서 모델을 훈련하세요.

Vertex AI의 DLVM 이미지로 모델을 훈련하고, 가능한 한 코드가 NumPy 및 SciPy 내부 메서드를 활용하도록 하세요.

GPU를 사용한 버텍스 AI 트레이닝을 사용하여 모델을 훈련하세요.

NO.38 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?

개발 브랜치에 푸시를 순차적으로 수행하고 Cloud Run에서 단위 테스트를 실행하는 스크립트를 작성하세요.

Cloud Build를 사용하여 개발 브랜치에 변경 사항이 푸시될 때 단위 테스트를 실행하도록 자동 트리거를 설정하세요.

클라우드 로깅 싱크를 클라우드 소스 리포지토리와의 상호 작용을 캡처하는 게시/서브 항목에 설정하기 클라우드 실행에 대한 게시/서브 트리거를 구성하고 클라우드 실행에서 단위 테스트를 실행합니다.

클라우드 소스 리포지토리와의 상호 작용을 캡처하는 게시/서브 토픽에 클라우드 로깅 싱크를 설정합니다. 메시지가 게시/서브 주제로 전송될 때 트리거되는 클라우드 함수를 사용하여 단위 테스트를 실행합니다.

NO.39 다양한 온프레미스 데이터 마트에서 통합된 분석 환경을 구축해야 할 책임이 있습니다. 귀사는 다양한 단절된 도구와 임시 솔루션을 사용하여 서버 간에 데이터를 통합할 때 데이터 품질 및 보안 문제를 경험하고 있습니다. 총 작업 비용을 낮추고 반복적인 작업을 줄여주는 완전 관리형 클라우드 네이티브 데이터 통합 서비스가 필요합니다. 팀원 중 일부는 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스 구축을 위해 코딩 없는 인터페이스를 선호합니다. 어떤 서비스를 사용해야 할까요?

데이터 흐름

데이터프렙

Apache Flink

클라우드 데이터 융합

NO.40 Google Kubernetes 엔진에서 Kubeflow 파이프라인을 개발 중입니다. 파이프라인의 첫 번째 단계는 BigQuery에 대한 쿼리를 실행하는 것입니다. 이 쿼리의 결과를 파이프라인의 다음 단계에 대한 입력으로 사용할 계획입니다. 가능한 한 가장 쉬운 방법으로 이를 달성하고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

BigQuery 콘솔을 사용하여 쿼리를 실행한 다음 쿼리 결과를 새 BigQuery 테이블에 저장합니다.

BigQuery API를 사용하여 BigQuery에 대한 쿼리를 실행하는 Python 스크립트를 작성합니다. Kubeflow 파이프라인의 첫 번째 단계로 이 스크립트를 실행합니다.

Kubeflow 파이프라인 도메인 전용 언어를 사용하여 Python BigQuery 클라이언트 라이브러리를 사용하여 쿼리를 실행하는 사용자 정의 구성 요소를 생성합니다.

GitHub에서 Kubeflow 파이프라인 리포지토리를 찾습니다. BigQuery 쿼리 구성 요소를 찾아 해당 구성 요소의 URL을 복사한 다음 이를 사용하여 구성 요소를 파이프라인에 로드합니다. 구성 요소를 사용하여 BigQuery에 대한 쿼리를 실행합니다.

NO.41 머신러닝 전문가가 이미지에서 차량의 제조사와 모델을 식별하는 모델을 훈련하고 있습니다. 이 전문가는 전이 학습과 일반 물체의 이미지로 훈련된 기존 모델을 사용하고자 합니다. 이 전문가는 다양한 차량 제조사와 모델이 포함된 대규모 사용자 지정 사진 데이터 세트를 수집했습니다.
전문가가 모델을 초기화하여 사용자 지정 데이터로 다시 학습시키려면 어떻게 해야 하나요?

마지막으로 완전히 연결된 레이어를 포함한 모든 레이어에서 무작위 가중치로 모델을 초기화합니다.

모든 레이어에서 사전 학습된 가중치로 모델을 초기화하고 마지막으로 완전히 연결된 레이어를 교체합니다.

모든 레이어에서 임의의 가중치로 모델을 초기화하고 마지막으로 완전히 연결된 레이어를 교체합니다.

마지막으로 완전히 연결된 레이어를 포함한 모든 레이어에서 미리 학습된 가중치로 모델을 초기화합니다.

NO.42 사용자 지정 TensorFlow DNN 회귀 모델을 사용하여 BigQuery 테이블의 1억 개의 레코드에 대해 일괄 예측을 실행한 다음 예측된 결과를 BigQuery 테이블에 저장해야 합니다. 이 추론 파이프라인을 구축하는 데 필요한 노력을 최소화하고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

BigQuery ML을 사용하여 TensorFlow 모델을 가져오고 ml.predict 함수를 실행합니다.

TensorFlow BigQuery 리더를 사용하여 데이터를 로드하고 BigQuery API를 사용하여 결과를 BigQuery에 씁니다.

데이터 흐름 파이프라인을 생성하여 BigQuery의 데이터를 TFRecords로 변환합니다. Vertex AI 예측에서 일괄 추론을 실행하고 결과를 BigQuery에 씁니다.

데이터 흐름 파이프라인에서 TensorFlow SavedModel을 로드합니다. 사용자 정의 함수와 함께 BigQuery I/O 커넥터를 사용하여 파이프라인 내에서 추론을 수행하고 결과를 BigQuery에 기록합니다.

NO.43 귀하는 산업 장비 제조 회사의 데이터 과학자입니다. 모든 공장에서 수집한 센서 데이터를 기반으로 회사 제조 공장의 전력 소비량을 추정하는 회귀 모델을 개발하고 있습니다. 센서는 매일 수천만 개의 기록을 수집합니다. 현재 날짜까지 수집된 모든 데이터를 사용하는 모델에 대한 일일 학습 실행 일정을 예약해야 합니다. 모델을 원활하게 확장하고 최소한의 개발 작업만 필요로 하는 모델을 원합니다. 어떻게 해야 할까요?

사용자 지정 TensorFlow 회귀 모델을 개발하고 Vertex Al 학습을 사용하여 최적화합니다.

BigQuery ML을 사용하여 회귀 모델을 개발합니다.

사용자 지정 스키킷 학습 회귀 모델을 개발하고, 버텍스 알 트레이닝을 사용하여 최적화하기

사용자 정의 PyTorch 회귀 모델을 개발하고 Vertex Al 훈련을 사용하여 최적화하기

NO.44 모델 중 하나가 타사 데이터 브로커가 제공한 데이터를 사용하여 학습됩니다. 데이터 브로커가 데이터의 서식 변경을 안정적으로 알려주지 않습니다. 모델 학습 파이프라인을 이와 같은 문제에 대해 더 강력하게 만들고 싶습니다. 어떻게 해야 하나요?

TensorFlow 데이터 유효성 검사를 사용하여 스키마 이상을 감지하고 플래그를 지정하세요.

텐서플로우 트랜스폼을 사용하여 데이터를 예상 분포로 정규화하고 스키마와 일치하지 않는 값을 0으로 바꾸는 전처리 구성 요소를 만듭니다.

tf.math를 사용하여 데이터를 분석하고, 요약 통계를 계산하고, 통계적 이상 징후를 표시하세요.

모델 학습을 시작할 때 사용자 지정 TensorFlow 함수를 사용하여 알려진 서식 지정 오류를 감지하고 플래그를 지정하세요.

NO.45 귀하는 은행의 ML 엔지니어입니다. 고객이 대출금을 제때 갚을지 여부를 예측하기 위해 AutoML 테이블을 사용하여 이진 분류 모델을 개발했습니다. 출력은 대출 요청을 승인하거나 거부하는 데 사용됩니다. 한 고객의 대출 요청이 모델에 의해 거부되었는데, 은행의 리스크 부서에서 모델의 결정에 영향을 미친 이유를 알려달라고 요청합니다. 어떻게 해야 하나요?

예측에서 로컬 피처 중요도를 사용합니다.

데이터 요약 페이지에서 목표 값과의 상관관계를 사용합니다.

모델 평가 페이지에서 기능 중요도 백분율을 사용합니다.

기능을 독립적으로 변경하여 분류를 변경하는 기능별 임계값을 식별합니다.

NO.46 기밀로 분류된 스캔 문서의 이미지에 회사 로고가 포함되어 있는지 여부를 감지하는 이진 분류 ML 알고리즘을 연구하고 있습니다. 데이터 세트에서 96%의 예시에는 로고가 없으므로 데이터 세트가 매우 왜곡되어 있습니다. 모델에 가장 확신을 줄 수 있는 메트릭은 무엇인가요?

정확도보다 리콜에 더 큰 비중을 두는 F-점수

RMSE

F1 점수

정확도가 리콜보다 더 큰 비중을 차지하는 F-점수

NO.47 머신 러닝 전문가가 Amazon SageMaker에서 학습을 위한 데이터를 준비하고 있습니다. 이 전문가는 학습을 위해 세이지메이커에 내장된 알고리즘 중 하나를 사용하고 있습니다. 데이터 세트는 .CSV 형식으로 저장되어 있으며 훈련 속도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보이는 numpy.array로 변환됩니다.
세이지메이커에서 교육을 위해 데이터를 최적화하려면 전문가가 무엇을 해야 하나요?

세이지메이커 일괄 변환 기능을 사용하여 학습 데이터를 데이터프레임으로 변환합니다.

AWS Glue를 사용하여 데이터를 Apache Parquet 형식으로 압축합니다.

데이터 세트를 RecordIO 프로토버포맷으로 변환합니다.

세이지메이커 하이퍼파라미터 최적화 기능을 사용하면 데이터를 자동으로 최적화할 수 있습니다.

NO.48 데이터 과학자가 GZIP 파일의 데이터 스트림에 대한 실시간 인사이트를 얻고자 합니다.
SQL을 사용하여 지연 시간이 가장 짧은 스트림을 쿼리할 수 있는 솔루션은 무엇인가요?

데이터를 변환하는 AWS 람다 함수가 포함된 Amazon Kinesis 데이터 분석.

사용자 정의 ETL 스크립트가 포함된 AWS Glue를 사용하여 데이터를 변환합니다.

데이터를 변환하고 Amazon ES 클러스터에 저장하기 위한 Amazon Kinesis 클라이언트 라이브러리입니다.

데이터를 변환하여 Amazon S3 버킷에 넣는 Amazon Kinesis 데이터 파이어호스.

NO.49 Al Platform으로 ML 모델을 개발했으며, 이를 프로덕션 환경으로 옮기고자 합니다. 초당 수천 개의 쿼리를 처리하는데 지연 문제가 발생하고 있습니다. 들어오는 요청은 로드 밸런서에 의해 제공되며, 로드 밸런서는 Google Kubernetes Engine(GKE)에서 실행되는 여러 Kubeflow CPU 전용 파드에 분산됩니다. 기본 인프라를 변경하지 않고 서비스 지연 시간을 개선하는 것이 목표입니다. 어떻게 해야 할까요?

최대_배치_크기 TensorFlow 서빙 매개변수 대폭 증가

텐서플로 모델 서버 유니버설 버전으로 전환하기

max_enqueued_batches TensorFlow Serving 매개 변수를 크게 늘리세요.

CPU별 최적화를 지원하기 위해 소스를 사용하여 TensorFlow Serving을 다시 컴파일합니다. 서비스 노드를 위한 적절한 기준 최소 CPU 플랫폼을 선택하도록 GKE에 지시합니다.

NO.50 학습 시간을 단축하여 시맨틱 이미지 세분화를 위한 딥 러닝 모델을 학습하고 있습니다. 딥 러닝 VM 이미지를 사용하는 동안 다음 오류가 발생합니다: 리소스 'projects/deeplearning-platforn/zones/europe-west4-c/acceleratorTypes/nvidia-tesla-k80'을 찾을 수 없습니다. 어떻게 해야 하나요?

선택한 지역에 GPU 할당량이 있는지 확인합니다.

선택한 지역에서 필요한 GPU를 사용할 수 있는지 확인합니다.

선택한 지역에서 GPU 할당량을 선점할 수 있는지 확인합니다.

선택한 GPU에 워크로드에 충분한 GPU 메모리가 있는지 확인합니다.

무료 전문 기계 학습 엔지니어 시험 파일을 즉시 다운로드할 수 있습니다: https://www.trainingdump.com/Google/Professional-Machine-Learning-Engineer-practice-exam-dumps.html

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