購入後、どれくらいProfessional-Machine-Learning-Engineer試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にGoogle Professional-Machine-Learning-Engineer試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にProfessional-Machine-Learning-Engineer試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：Professional-Machine-Learning-Engineer試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

更新されたProfessional-Machine-Learning-Engineer試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたProfessional-Machine-Learning-Engineer試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

あなたはProfessional-Machine-Learning-Engineer試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてProfessional-Machine-Learning-Engineer試験内容をアップグレードします。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

Professional-Machine-Learning-Engineerテストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Google Professional-Machine-Learning-Engineerテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

Google Professional Machine Learning Engineer 認定 Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題:

1. You recently built the first version of an image segmentation model for a self-driving car. After deploying the model, you observe a decrease in the area under the curve (AUC) metric. When analyzing the video recordings, you also discover that the model fails in highly congested traffic but works as expected when there is less traffic. What is the most likely reason for this result?

A) Too much data representing congested areas was used for model training.
B) AUC is not the correct metric to evaluate this classification model.
C) Gradients become small and vanish while backpropagating from the output to input nodes.
D) The model is overfitting in areas with less traffic and underfitting in areas with more traffic.

2. You work on a data science team at a bank and are creating an ML model to predict loan default risk. You have collected and cleaned hundreds of millions of records worth of training data in a BigQuery table, and you now want to develop and compare multiple models on this data using TensorFlow and Vertex AI. You want to minimize any bottlenecks during the data ingestion state while considering scalability. What should you do?

A) Use TensorFlow I/O's BigQuery Reader to directly read the data.
B) Convert the data into TFRecords, and use tf.data.TFRecordDataset() to read them.
C) Use the BigQuery client library to load data into a dataframe, and use tf.data.Dataset.from_tensor_slices() to read it.
D) Export data to CSV files in Cloud Storage, and use tf.data.TextLineDataset() to read them.

3. You developed a Python module by using Keras to train a regression model. You developed two model architectures, linear regression and deep neural network (DNN). within the same module. You are using the - raining_method argument to select one of the two methods, and you are using the Learning_rate-and num_hidden_layers arguments in the DNN. You plan to use Vertex Al's hypertuning service with a Budget to perform 100 trials. You want to identify the model architecture and hyperparameter values that minimize training loss and maximize model performance What should you do?

A) Run two separate hypertuning jobs. a linear regression job for 50 trials, and a DNN job for 50 trials Compare their final performance on a common validation set. and select the set of hyperparameters with the least training loss
B) Run one hypertuning job for 100 trials Set num_hidden_layers and learning_rate as conditional hyperparameters based on their parent hyperparameter training method.
C) Run one hypertuning job with training_method as the hyperparameter for 50 trials Select the architecture with the lowest training loss. and further hypertune It and its corresponding hyperparameters for 50 trials
D) Run one hypertuning job for 100 trials. Set num hidden_layers as a conditional hypetparameter based on its parent hyperparameter training_mothod. and set learning rate as a non-conditional hyperparameter

4. You are building a custom image classification model and plan to use Vertex Al Pipelines to implement the end-to-end training. Your dataset consists of images that need to be preprocessed before they can be used to train the model. The preprocessing steps include resizing the images, converting them to grayscale, and extracting features. You have already implemented some Python functions for the preprocessing tasks. Which components should you use in your pipeline'?

A)
B)
C)
D)

5. While performing exploratory data analysis on a dataset, you find that an important categorical feature has 5% null values. You want to minimize the bias that could result from the missing values. How should you handle the missing values?

A) Remove the rows with missing values, and upsample your dataset by 5%.
B) Replace the missing values with a placeholder category indicating a missing value.
C) Replace the missing values with the feature's mean.
D) Move the rows with missing values to your validation dataset.

質問と回答：

質問 # 1 正解： D

質問 # 2 正解： A

質問 # 3 正解： B

質問 # 4 正解： B

質問 # 5 正解： B