Professional Machine Learning Engineer

あなたは複数のデータサイエンスワークロードを抱えるスタートアップ企業に勤務しています。あなたの計算インフラは現在オンプレミスにあり、データサイエンスワークロードはPySparkネイティブです。あなたのチームは、データサイエンスワークロードをGoogle Cloudに移行することを計画しています。あなたは、1つのデータサイエンスジョブをGoogle Cloudに移行するためのプルーフオブコンセプト（概念実証）を構築する必要があります。あなたは、最小限のコストと労力で済む移行プロセスを提案したいと考えています。最初に何をすべきでしょうか？

あなたは銀行に勤務しており、ローン申請の意思決定を支援するMLモデルの開発を依頼されました。ワークフローに含めるべきVertex AIサービスを決定する必要があります。モデルのトレーニングパラメータとトレーニングエポックごとのメトリクスを追跡したいと考えています。また、選択したメトリクスに基づいて最適なモデルを決定するために、モデルの各バージョンのパフォーマンスを比較する予定です。どのVertex AIサービスを使用すべきですか？

あなたは自動車保険会社に勤務しています。損傷車両の画像を使用して損傷部品を推測する、概念実証用のMLアプリケーションを準備しています。あなたのチームは、会社のデータベースにある損害賠償請求書類から、アノテーション付き画像のセットを収集しました。各画像に関連付けられたアノテーションは、特定された各損傷部品のバウンディングボックスと部品名で構成されています。Google Cloudでモデルをトレーニングするための十分な予算が与えられています。迅速に初期モデルを作成する必要があります。どうすべきですか？

あなたは、Cloud Storageに保存されている医療機関の顧客データを分析しています。このデータには個人を特定できる情報（PII）が含まれています。機密フィールドのセキュリティとプライバシーを確保しながら、データ探索と前処理を実行する必要があります。どうすればよいですか？

あなたは、橋の部品の欠陥を予防的に検出するための予測保全モデルを構築しています。モデルの入力として、橋の高解像度画像を使用する予定です。関係するステークホルダーが適切な措置を講じられるように、モデルの出力を説明する必要があります。どのようにモデルを構築すべきですか？