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Question 11

あなたはVertex AI Workbenchのユーザー管理ノートブックで、組み込みの分散XGBoostモデルを試しています。BigQueryを使用して、以下のクエリでデータを訓練セットと検証セットに分割します。 CREATE OR REPLACE TABLE ‘myproject.mydataset.training‘ AS (SELECT * FROM ‘myproject.mydataset.mytable‘ WHERE RAND() <= 0.8); CREATE OR REPLACE TABLE ‘myproject.mydataset.validation‘ AS (SELECT * FROM ‘myproject.mydataset.mytable‘ WHERE RAND() <= 0.2); モデルの訓練後、受信者動作特性曲線下面積（AUC ROC）の値が0.8になりましたが、モデルを本番環境にデプロイした後、モデルのパフォーマンスがAUC ROC値0.65に低下したことに気づきました。最も可能性の高い問題は何ですか？

本番環境で訓練-サービングスキューが発生しています。

十分な量の訓練データがありません。

訓練レコードと検証レコードを保持するために作成したテーブルが一部のレコードを共有しており、初期テーブルのすべてのデータを使用していない可能性があります。

RAND()関数が両方のインスタンスで0.2未満の数値を生成したため、検証テーブルのすべてのレコードが訓練テーブルにも含まれることになります。

Question 12

ニューラルネットワークのバッチ学習中に、損失に振動が見られることに気づきました。モデルが収束するように調整するにはどうすればよいですか？

訓練バッチのサイズを小さくする。

学習率のハイパーパラメータを小さくする。

学習率のハイパーパラメータを大きくする。

訓練バッチのサイズを大きくする。

Question 13

あなたは、自社のeコマースウェブサイトの買い物客向けの機械学習（ML）推薦モデルを設計しています。システムの構築、テスト、デプロイにはRecommendations AIを使用します。ベストプラクティスに従いながら収益を増加させる推薦を開発するには、どうすればよいでしょうか？

クリック率を向上させるために、「おすすめ商品（Other Products You May Like）」推薦タイプを使用する。

各注文のショッピングカートのサイズを増やすために、「よく一緒に購入される商品（Frequently Bought Together）」推薦タイプを使用する。

最高品質のイベントストリームを確保するために、まずユーザーイベントをインポートし、次に商品カタログをインポートする。

商品データの収集と記録には時間がかかるため、モデルの実行可能性をテストするために、商品カタログにはプレースホルダー値を使用する。

Question 14

あなたは、需要が大幅に増加している玩具メーカーに勤務しています。品質管理検査員が製品の欠陥を確認するために費やす時間を削減するためのMLモデルを構築する必要があります。欠陥検出の高速化が最優先事項です。工場には信頼性の高いWi-Fiがありません。あなたの会社は、新しいMLモデルをできるだけ早く導入したいと考えています。どのモデルを使用すべきですか？

AutoML Vision Edge mobile-high-accuracy-1 モデル

AutoML Vision Edge mobile-low-latency-1 モデル

AutoML Vision モデル

AutoML Vision Edge mobile-versatile-1 モデル

Question 15

現在BigQueryに保存されている複数の構造化データセットに対して、分類ワークフローを構築する必要があります。分類を複数回実行するため、探索的データ分析、特徴量選択、モデル構築、トレーニング、ハイパーパラメータ調整、およびサービングといったステップを、コードを書かずに完了させたいと考えています。どうすればよいですか？

Vertex AIでTensorFlowモデルをトレーニングする。

Vertex AutoMLの分類モデルをトレーニングする。

BigQuery MLでロジスティック回帰ジョブを実行する。

Notebooksでpandasライブラリと共にscikit-learnを使用する。

Professional Machine Learning Engineer