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Google Professional-Machine-Learning-Engineer 問題集

Professional-Machine-Learning-Engineer

試験コード:Professional-Machine-Learning-Engineer

試験名称:Google Professional Machine Learning Engineer

最近更新時間:2025-06-29

問題と解答:全290問

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無料問題集Professional-Machine-Learning-Engineer 資格取得

質問 1:
You are training a deep learning model for semantic image segmentation with reduced training time. While using a Deep Learning VM Image, you receive the following error: The resource 'projects/deeplearning- platforn/zones/europe-west4-c/acceleratorTypes/nvidia-tesla-k80' was not found. What should you do?
A. Ensure that the selected GPU has enough GPU memory for the workload.
B. Ensure that the required GPU is available in the selected region.
C. Ensure that you have GPU quota in the selected region.
D. Ensure that you have preemptible GPU quota in the selected region.
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
During batch training of a neural network, you notice that there is an oscillation in the loss. How should you adjust your model to ensure that it converges?
A. Decrease the learning rate hyperparameter
B. Increase the size of the training batch
C. Decrease the size of the training batch
D. Increase the learning rate hyperparameter
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
You are creating a social media app where pet owners can post images of their pets. You have one million user uploaded images with hashtags. You want to build a comprehensive system that recommends images to users that are similar in appearance to their own uploaded images.
What should you do?
A. Use the provided hashtags to create a collaborative filtering algorithm to make recommendations.
B. Download a pretrained convolutional neural network, and use the model to generate embeddings of the input images. Measure similarity between embeddings to make recommendations.
C. Retrieve image labels and dominant colors from the input images using the Vision API. Use these properties and the hashtags to make recommendations.
D. Download a pretrained convolutional neural network, and fine-tune the model to predict hashtags based on the input images. Use the predicted hashtags to make recommendations.
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
You have created a Vertex Al pipeline that automates custom model training You want to add a pipeline component that enables your team to most easily collaborate when running different executions and comparing metrics both visually and programmatically. What should you do?
A. Add a component to the Vertex Al pipeline that logs metrics to Vertex ML Metadata Use Vertex Al Experiments to compare different executions of the pipeline Use Vertex Al TensorBoard to visualize metrics.
B. Add a component to the Vertex Al pipeline that logs metrics to a BigQuery table Load the table into a pandas DataFrame to compare different executions of the pipeline Use Matplotlib to visualize metrics.
C. Add a component to the Vertex Al pipeline that logs metrics to a BigQuery table Query the table to compare different executions of the pipeline Connect BigQuery to Looker Studio to visualize metrics.
D. Add a component to the Vertex Al pipeline that logs metrics to Vertex ML Metadata Load the Vertex ML Metadata into a pandas DataFrame to compare different executions of the pipeline. Use Matplotlib to visualize metrics.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
You work on the data science team at a manufacturing company. You are reviewing the company's historical sales data, which has hundreds of millions of records. For your exploratory data analysis, you need to calculate descriptive statistics such as mean, median, and mode; conduct complex statistical tests for hypothesis testing; and plot variations of the features over time You want to use as much of the sales data as possible in your analyses while minimizing computational resources. What should you do?
A. Visualize the time plots in Google Data Studio. Import the dataset into Vertex Al Workbench user- managed notebooks Use this data to calculate the descriptive statistics and run the statistical analyses
B. Use BigQuery to calculate the descriptive statistics. Use Vertex Al Workbench user-managed notebooks to visualize the time plots and run the statistical analyses.
D Use BigQuery to calculate the descriptive statistics, and use Google Data Studio to visualize the time plots. Use Vertex Al Workbench user-managed notebooks to run the statistical analyses.
C. Spin up a Vertex Al Workbench user-managed notebooks instance and import the dataset Use this data to create statistical and visual analyses
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
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.
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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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.
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.
トピック 3
  • Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
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.
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.

参照:https://cloud.google.com/certification/guides/machine-learning-engineer

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