Professional Machine Learning Engineer

カスタムライブラリを必要とするKubeflowパイプラインのユニットテストを作成しました。Cloud Source Repositoriesの開発ブランチに新しいプッシュがあるたびに、ユニットテストの実行を自動化したいと考えています。どうすればよいですか？

最近、Vertex AIエンドポイントにモデルをデプロイしました。データは頻繁にドリフトするため、リクエスト/レスポンスログを有効にし、Vertex AI Model Monitoringジョブを作成しました。モデルが予想よりも多くのトラフィックを受信していることが確認されています。ドリフトを迅速に検出し続けながら、モデル監視コストを削減する必要があります。どうすればよいですか？

あなたは小売企業に勤務しています。月次の商品売上予測を生成するVertex AI予測モデルを作成しました。このモデルがどのように予測を計算するのかを説明するのに役立つレポートを迅速に作成したいと考えています。学習データセットには含まれていなかった直近1ヶ月分の実際の売上データがあります。レポート用のデータはどのように生成すべきですか？

あなたのチームは、Vertex AIエンドポイントにモデルをデプロイしています。モデルのトレーニングプロセスを自動化し、Cloud FunctionによってトリガーされるVertex AIパイプラインを作成しました。モデルを最新の状態に保つことを優先しつつ、再トレーニングコストも最小限に抑える必要があります。再トレーニングはどのように設定すべきですか？

あなたの会社は、カスタマーコールセンターへの電話の音声ファイルを多数、オンプレミスのデータベースに保存しています。各音声ファイルはwav形式で、長さは約5分です。これらの音声ファイルを分析して、顧客の感情を把握する必要があります。Speech-to-Text APIを使用する予定です。最も効率的なアプローチを使用したいと考えています。どうすればよいですか？