質問 1：You manage a team of data scientists who use a cloud-based backend system to submit training jobs. This system has become very difficult to administer, and you want to use a managed service instead. The data scientists you work with use many different frameworks, including Keras, PyTorch, theano, scikit-learn, and custom libraries. What should you do?
A. Use the Vertex AI Training to submit training jobs using any framework.
B. Set up Slurm workload manager to receive jobs that can be scheduled to run on your cloud infrastructure.
C. Configure Kubeflow to run on Google Kubernetes Engine and submit training jobs through TFJob.
D. Create a library of VM images on Compute Engine, and publish these images on a centralized repository.
正解：A
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質問 2：You work with a learn of researchers lo develop state-of-the-art algorithms for financial analysis. Your team develops and debugs complex models in TensorFlow. You want to maintain the ease of debugging while also reducing the model training time. How should you set up your training environment?
A. Configure a v3-8 TPU node.
B. Configure a c2-standard-60 VM without GPUs.
D, Configure a n1-standard-4 VM with 1 NVIDIA P100 GPU.
C. Configure a v3-8 TPU VM.
正解：C
質問 3：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. 
正解：B
質問 4：You are pre-training a large language model on Google Cloud. This model includes custom TensorFlow operations in the training loop Model training will use a large batch size, and you expect training to take several weeks You need to configure a training architecture that minimizes both training time and compute costs What should you do?
A. 
B. 
C. 
D. 
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 5：You work for a large hotel chain and have been asked to assist the marketing team in gathering predictions for a targeted marketing strategy. You need to make predictions about user lifetime value (LTV) over the next 30 days so that marketing can be adjusted accordingly. The customer dataset is in BigQuery, and you are preparing the tabular data for training with AutoML Tables. This data has a time signal that is spread across multiple columns. How should you ensure that AutoML fits the best model to your data?
A. Submit the data for training without performing any manual transformations Use the columns that have a time signal to manually split your data Ensure that the data in your validation set is from 30 days after the data in your training set and that the data in your testing set is from 30 days after your validation set
B. Submit the data for training without performing any manual transformations Allow AutoML to handle the appropriate transformations Choose an automatic data split across the training, validation, and testing sets
C. Manually combine all columns that contain a time signal into an array Allow AutoML to interpret this array appropriately Choose an automatic data split across the training, validation, and testing sets
D. Submit the data for training without performing any manual transformations, and indicate an appropriate column as the Time column Allow AutoML to split your data based on the time signal provided, and reserve the more recent data for the validation and testing sets
正解：D
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質問 6：You work as an ML researcher at an investment bank and are experimenting with the Gemini large language model (LLM). You plan to deploy the model for an internal use case and need full control of the model's underlying infrastructure while minimizing inference time. Which serving configuration should you use for this task?
A. Deploy the model on a Google Kubernetes Engine (GKE) cluster manually by creating a custom YAML manifest.
B. Deploy the model on a Vertex AI endpoint manually by creating a custom inference container.
C. Deploy the model on a Google Kubernetes Engine (GKE) cluster using the deployment options in Model Garden.
D. Deploy the model on a Vertex AI endpoint using one-click deployment in Model Garden.
正解：A
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Google Professional-Machine-Learning-Engineer 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
|---|
| トピック 1 | - Collaborating within and across teams to manage data and models: It explores and processes organization-wide data including Apache Spark, Cloud Storage, Apache Hadoop, Cloud SQL, and Cloud Spanner. The topic also discusses using Jupyter Notebooks to model prototypes. Lastly, it discusses tracking and running ML experiments.
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| トピック 2 | - Serving and scaling models: This section deals with Batch and online inference, using frameworks such as XGBoost, and managing features using VertexAI.
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| トピック 3 | - Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
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| トピック 4 | - Automating and orchestrating ML pipelines: This topic focuses on developing end-to-end ML pipelines, automation of model retraining, and lastly tracking and auditing metadata.
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| トピック 5 | - Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.
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参照：https://cloud.google.com/certification/guides/machine-learning-engineer
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