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Google Professional Machine Learning Engineer 認定 Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題:
1. You are developing a process for training and running your custom model in production. You need to be able to show lineage for your model and predictions. What should you do?
A) 1 Upload your dataset to BigQuery
2. Use a Vertex Al custom training job to train your model
3 Generate predictions by using Vertex Al SDK custom prediction routines
B) 1 Create a Vertex Al managed dataset
2 Use a Vertex Ai training pipeline to train your model
3 Generate batch predictions in Vertex Al
C) 1 Use a Vertex Al Pipelines custom training job component to train your model
2. Generate predictions by using a Vertex Al Pipelines model batch predict component
D) 1 Use Vertex Al Experiments to train your model.
2 Register your model in Vertex Al Model Registry
3. Generate batch predictions in Vertex Al
2. You need to analyze user activity data from your company's mobile applications. Your team will use BigQuery for data analysis, transformation, and experimentation with ML algorithms. You need to ensure real-time ingestion of the user activity data into BigQuery. What should you do?
A) Configure Pub/Sub and a Dataflow streaming job to ingest the data into BigQuery,
B) Run an Apache Spark streaming job on Dataproc to ingest the data into BigQuery.
C) Run a Dataflow streaming job to ingest the data into BigQuery.
D) Configure Pub/Sub to stream the data into BigQuery.
3. You trained a text classification model. You have the following SignatureDefs:
What is the correct way to write the predict request?
A) data = json dumps({"signature_name": f,serving_default", "instances": [['a', 'b'], [c\ 'd'], ['e\ T]]})
B) data = json.dumps({"signature_name": "serving_default, "instances": [['a', 'b\ 'c'1, [d\ 'e\ T]]})
C) data = json.dumps({"signature_name": "serving_default'\ "instances": [fab', 'be1, 'cd']]})
D) data = json dumps({"signature_name": "serving_default"! "instances": [['a', 'b', "c", 'd', 'e', 'f']]})
4. You work for a bank. You have created a custom model to predict whether a loan application should be flagged for human review. The input features are stored in a BigQuery table. The model is performing well and you plan to deploy it to production. Due to compliance requirements the model must provide explanations for each prediction. You want to add this functionality to your model code with minimal effort and provide explanations that are as accurate as possible What should you do?
A) Create a BigQuery ML deep neural network model, and use the ML. EXPLAIN_PREDICT method with the num_integral_steps parameter.
B) Upload the custom model to Vertex Al Model Registry and configure feature-based attribution by using sampled Shapley with input baselines.
C) Update the custom serving container to include sampled Shapley-based explanations in the prediction outputs.
D) Create an AutoML tabular model by using the BigQuery data with integrated Vertex Explainable Al.
5. You are developing a model to help your company create more targeted online advertising campaigns. You need to create a dataset that you will use to train the model. You want to avoid creating or reinforcing unfair bias in the model. What should you do?
Choose 2 answers
A) Collect a stratified sample of production traffic to build the training dataset.
B) Collect a random sample of production traffic to build the training dataset.
C) Include a comprehensive set of demographic features.
D) Conduct fairness tests across sensitive categories and demographics on the trained model.
E) include only the demographic groups that most frequently interact with advertisements.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： C | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： B、D |
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