Professional Machine Learning Engineer

あなたは最近Kerasを用いて深層学習モデルを開発し、現在さまざまな学習戦略を試しています。最初に、単一GPUでモデルを学習させましたが、学習プロセスが非常に遅かったです。次に、他に何も変更せずにtf.distribute.MirroredStrategyを使用して4つのGPUに学習を分散させましたが、学習時間の短縮は見られませんでした。どうすべきでしょうか？

あなたは世界中に数百万人の顧客を持つゲーム会社に勤務しています。全てのゲームには、プレイヤー同士がリアルタイムでコミュニケーションできるチャット機能があります。メッセージは20以上の言語で入力可能で、Cloud Translation APIを使用してリアルタイムに翻訳されます。あなたは、様々な言語間でパフォーマンスが均一であり、かつサービングインフラを変更することなく、リアルタイムでチャットをモデレートするMLシステムを構築するよう依頼されました。 あなたは最初のモデルを、Cloud Translation APIによって翻訳されたチャットメッセージを埋め込むために社内のword2vecモデルを使用して訓練しました。しかし、そのモデルは異なる言語間でパフォーマンスに大きな差があります。どのように改善すべきでしょうか？

あなたは、大規模多人数同時参加型オンライン（MMO）ゲームを開発するゲーム会社に勤務しています。プレイヤーが今後2週間以内に10ドル以上のアプリ内課金を行うかどうかを予測するTensorFlowモデルを構築しました。このモデルの予測は、各ユーザーのゲーム体験を調整するために使用されます。ユーザーデータはBigQueryに保存されています。コスト、ユーザーエクスペリエンス、管理の容易さを最適化しながらモデルを提供するには、どうすればよいでしょうか？

あなたは、顧客が自社製品を購入する可能性を予測するために、BigQuery MLで線形回帰モデルを構築しています。このモデルでは、都市名の変数が主要な予測要素として使用されます。モデルのトレーニングとサービングのためには、データが列形式で構成されている必要があります。予測変数を維持しながら、最小限のコーディング量でデータを準備したいと考えています。どうすべきでしょうか？

あなたは銀行のMLエンジニアで、モバイルアプリケーションを担当しています。経営陣から、顧客の指紋に基づいて本人確認を行う、アプリ向けのMLベースの生体認証システムを構築するよう依頼されました。指紋は機密性の高い個人情報とみなされ、銀行のデータベースにダウンロードして保存することはできません。このMLモデルを訓練し、デプロイするために、どの学習戦略を推奨しますか？