Google Professional Machine Learning Engineer試験学習資料での高い復習効率

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Professional-Machine-Learning-Engineer試験認定を取られるメリット

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

1. You have successfully deployed to production a large and complex TensorFlow model trained on tabular data.
You want to predict the lifetime value (LTV) field for each subscription stored in the BigQuery table named subscription. subscriptionPurchase in the project named my-fortune500-company-project.
You have organized all your training code, from preprocessing data from the BigQuery table up to deploying the validated model to the Vertex AI endpoint, into a TensorFlow Extended (TFX) pipeline. You want to prevent prediction drift, i.e., a situation when a feature data distribution in production changes significantly over time. What should you do?

A) Add a model monitoring job where 90% of incoming predictions are sampled 24 hours.
B) Add a model monitoring job where 10% of incoming predictions are sampled every hour.
C) Implement continuous retraining of the model daily using Vertex AI Pipelines.
D) Add a model monitoring job where 10% of incoming predictions are sampled 24 hours.

2. You built a deep learning-based image classification model by using on-premises data. You want to use Vertex Al to deploy the model to production Due to security concerns you cannot move your data to the cloud. You are aware that the input data distribution might change over time You need to detect model performance changes in production. What should you do?

A) Create a Vertex Al Model Monitoring job. Enable training-serving skew detection for your model.
B) Use Vertex Explainable Al for model explainability Configure feature-based explanations.
C) Use Vertex Explainable Al for model explainability Configure example-based explanations.
D) Create a Vertex Al Model Monitoring job. Enable feature attribution skew and dnft detection for your model.

3. You are building a linear regression model on BigQuery ML to predict a customer's likelihood of purchasing your company's products. Your model uses a city name variable as a key predictive component. In order to train and serve the model, your data must be organized in columns. You want to prepare your data using the least amount of coding while maintaining the predictable variables. What should you do?

A) Use Cloud Data Fusion to assign each city to a region labeled as 1, 2, 3, 4, or 5r and then use that number to represent the city in the model.
B) Use Dataprep to transform the state column using a one-hot encoding method, and make each city a column with binary values.
C) Create a new view with BigQuery that does not include a column with city information
D) Use TensorFlow to create a categorical variable with a vocabulary list Create the vocabulary file, and upload it as part of your model to BigQuery ML.

4. You have created a Vertex Al pipeline that includes two steps. The first step preprocesses 10 TB data completes in about 1 hour, and saves the result in a Cloud Storage bucket The second step uses the processed data to train a model You need to update the model's code to allow you to test different algorithms You want to reduce pipeline execution time and cost, while also minimizing pipeline changes What should you do?

A) Create another pipeline without the preprocessing step, and hardcode the preprocessed Cloud Storage file location for model training.
B) Configure a machine with more CPU and RAM from the compute-optimized machine family for the data preprocessing step.
C) Add a pipeline parameter and an additional pipeline step Depending on the parameter value the pipeline step conducts or skips data preprocessing and starts model training.
D) Enable caching for the pipeline job. and disable caching for the model training step.

5. You are developing an ML pipeline using Vertex Al Pipelines. You want your pipeline to upload a new version of the XGBoost model to Vertex Al Model Registry and deploy it to Vertex Al End points for online inference. You want to use the simplest approach. What should you do?

A) Use the Vertex Al ModelEvaluationOp component to evaluate the model.
B) Use the Vertex Al REST API within a custom component based on a vertex-ai/prediction/xgboost-cpu image.
C) Chain the Vertex Al ModelUploadOp and ModelDeployop components together.
D) Use the Vertex Al SDK for Python within a custom component based on a python: 3.10 Image.

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