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Google Professional Machine Learning Engineer Professional-Machine-Learning-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q117-Q122):

117. Frage
You work for a global footwear retailer and need to predict when an item will be out of stock based on historical inventory dat a. Customer behavior is highly dynamic since footwear demand is influenced by many different factors. You want to serve models that are trained on all available data, but track your performance on specific subsets of data before pushing to production. What is the most streamlined and reliable way to perform this validation?

A. Use the entire dataset and treat the area under the receiver operating characteristics curve (AUC ROC) as the main metric.
B. Use the TFX ModelValidator tools to specify performance metrics for production readiness
C. Use the last relevant week of data as a validation set to ensure that your model is performing accurately on current data
D. Use k-fold cross-validation as a validation strategy to ensure that your model is ready for production.

Antwort: B

Begründung:
https://www.tensorflow.org/tfx/guide/evaluator

118. Frage
As the lead ML Engineer for your company, you are responsible for building ML models to digitize scanned customer forms. You have developed a TensorFlow model that converts the scanned images into text and stores them in Cloud Storage. You need to use your ML model on the aggregated data collected at the end of each day with minimal manual intervention. What should you do?

A. Create a serving pipeline in Compute Engine for prediction
B. Use the batch prediction functionality of Al Platform
C. Deploy the model on Al Platform and create a version of it for online inference.
D. Use Cloud Functions for prediction each time a new data point is ingested

Antwort: C

119. Frage
You recently joined an enterprise-scale company that has thousands of datasets. You know that there are accurate descriptions for each table in BigQuery, and you are searching for the proper BigQuery table to use for a model you are building on AI Platform. How should you find the data that you need?

A. Use Data Catalog to search the BigQuery datasets by using keywords in the table description.
B. Maintain a lookup table in BigQuery that maps the table descriptions to the table ID. Query the lookup table to find the correct table ID for the data that you need.
C. Tag each of your model and version resources on AI Platform with the name of the BigQuery table that was used for training.
D. Execute a query in BigQuery to retrieve all the existing table names in your project using the

Antwort: A

Begründung:
INFORMATION_SCHEMA metadata tables that are native to BigQuery. Use the result o find the table that you need.
Explanation:
A should be the way to go for large datasets --This is also good but it is legacy way of checking:- NFORMATION_SCHEMA contains these views for table metadata: TABLES and TABLE_OPTIONS for metadata about tables. COLUMNS and COLUMN_FIELD_PATHS for metadata about columns and fields. PARTITIONS for metadata about table partitions (Preview)

120. Frage
Your team trained and tested a DNN regression model with good results. Six months after deployment, the model is performing poorly due to a change in the distribution of the input dat a. How should you address the input differences in production?

A. Retrain the model, and select an L2 regularization parameter with a hyperparameter tuning service
B. Perform feature selection on the model, and retrain the model with fewer features
C. Perform feature selection on the model, and retrain the model on a monthly basis with fewer features
D. Create alerts to monitor for skew, and retrain the model.

Antwort: A

121. Frage
A Machine Learning Specialist trained a regression model, but the first iteration needs optimizing. The Specialist needs to understand whether the model is more frequently overestimating or underestimating the target.
What option can the Specialist use to determine whether it is overestimating or underestimating the target value?

A. Area under the curve
B. Root Mean Square Error (RMSE)
C. Confusion matrix
D. Residual plots

Antwort: A

122. Frage
......

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