Professional Machine Learning Engineer

あなたは多国籍飲料会社のデータサイエンスチームで働いています。天然フレーバーのボトルウォーターの新製品ラインについて、さまざまな場所での会社の収益性を予測するMLモデルを開発する必要があります。過去のデータとして、製品タイプ、製品販売量、経費、および全地域の利益が提供されています。モデルの入力と出力として何を使用すべきですか？

あなたはソーシャルメディア企業でMLエンジニアとして働いており、ユーザーのプロフィール写真用のビジュアルフィルターを開発しています。これには、人間の顔の周りにバウンディングボックスを検出するMLモデルをトレーニングする必要があります。あなたはこのフィルターを会社のiOSベースの携帯電話アプリケーションで使用したいと考えています。コード開発を最小限に抑え、モデルが携帯電話での推論に最適化されることを望んでいます。どうすべきですか？

中規模（約10GB）のBigQueryテーブルに保存されているデータセットを使用してモデルを構築するよう依頼されました。このデータがモデル開発に適しているかを迅速に判断する必要があります。データ分布の有益な視覚化と、より高度な統計分析の両方を含む1回限りのレポートを作成し、チームの他のMLエンジニアと共有したいと考えています。レポート作成には最大限の柔軟性が求められます。どうすべきでしょうか？

あなたは、世界数カ所のデータセンターに設置された多数のオンプレミスサーバー群を管理する国際企業の運用チームに所属しています。あなたのチームは、CPU/メモリ使用量を含む監視データをサーバーから収集しています。サーバーでインシデントが発生した場合、あなたのチームがその修正を担当します。インシデントデータはまだ適切にラベル付けされていません。経営陣は、VMの監視データを使用して潜在的な障害を検出し、サービスデスクチームに警告する予測メンテナンスソリューションの構築をあなたに求めています。まず何をすべきですか？

あなたは、ビデオフィードからスライスされたフレームを使用し、特定のオブジェクトの周りにバウンディングボックスを作成するMLモデルを開発しています。トレーニングパイプラインで次のステップを自動化したいと考えています：Cloud Storage内のデータの取り込みと前処理、次にVertex AIジョブを使用したオブジェクトモデルのトレーニングとハイパーパラメータ調整、最後にモデルのエンドポイントへのデプロイです。パイプライン全体を最小限のクラスター管理でオーケストレーションしたいと考えています。どのアプローチを使用すべきですか？