弊社のお客様にふさわしいProfessional-Machine-Learning-Engineer受験問題集のバーション
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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 |
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| トピック 2 |
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| トピック 3 |
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| トピック 4 |
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参照：https://cloud.google.com/certification/guides/machine-learning-engineer
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Google Professional Machine Learning Engineer 認定 Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題：
You have deployed a scikit-team model to a Vertex AI endpoint using a custom model server.
You enabled autoscaling: however, the deployed model fails to scale beyond one replica, which led to dropped requests. You notice that CPU utilization remains low even during periods of high load. What should you do?
- A. Increase the number of workers in your model server
- B. Schedule scaling of the nodes to match expected demand
- C. Attach a GPU to the prediction nodes
- D. Increase the minReplicaCount in your DeployedModel configuration
正解：A 🗳️
You are creating a model training pipeline to predict sentiment scores from text-based product reviews. You want to have control over how the model parameters are tuned, and you will deploy the model to an endpoint after it has been trained. You will use Vertex AI Pipelines to run the pipeline. You need to decide which Google Cloud pipeline components to use. What components should you choose?
- A. TabularDatasetCreateOp, CustomTrainingJobOp, and EndpointCreateOp
- B. TabularDatasetCreateOp. AutoMLTextTrainingOp, and ModelDeployOp
- C. TextDatasetCreateOp, AutoMLTextTrainingOp, and EndpointCreateOp
- D. TextDatasetCreateOp, CustomTrainingJobOp, and ModelDeployOp
正解：D 🗳️
You have deployed a custom classification model to an Agent Platform endpoint to predict the likelihood of customer churn in real-time. You need to collect the data to calculate the model's exact precision and recall by comparing production predictions with ground truth data in BigQuery. You want to minimize development effort. What should you do?
- A. Schedule a daily Agent Platform batch prediction job that uses the same model resource as the deployed endpoint and stores predictions in BigQuery.
- B. Update the model deployment parameters to enable request-response logging to BigQuery. Set the sampling rate to 1.0.
- C. Modify the prediction container to asynchronously write the prediction result to BigQuery after every request.
- D. Create a model evaluation job by providing the model resource and the BigQuery ground truth table to calculate precision and recall.
正解：B 🗳️
解説: (CertJuken メンバーにのみ表示されます)
You are an AI engineer with an apparel retail company. The sales team has observed seasonal sales patterns over the past 5-6 years. The sales team analyzes and visualizes the weekly sales data stored in CSV files. You have been asked to estimate weekly sales for future seasons to optimize inventory and personnel workloads. You want to use the most efficient approach. What should you do?
- A. Upload the files into Cloud Storage. Use Python to preprocess and load the tabular data into BigQuery. Use time series forecasting models to predict weekly sales.
- B. Create a custom conversational application using Vertex AI Agent Builder. Include code that enables file upload functionality, and upload the files. Use few-shot prompting and retrieval- augmented generation (RAG) to predict future sales trends by using the Gemini large language model (LLM).
- C. Upload the files into Cloud Storage. Use Python to preprocess and load the tabular data into BigQuery. Train a logistic regression model by using BigQuery ML to predict each product's weekly sales as one of three categories: high, medium, or low.
- D. Load the files into BigQuery. Preprocess data by using BigQuery SQL. Connect BigQuery to Looker. Create a Looker dashboard that shows weekly sales trends in real time and can slice and dice the data based on relevant filters.
正解：A 🗳️
解説: (CertJuken メンバーにのみ表示されます)
You work for a public transportation company and need to build a model to estimate delay times for multiple transportation routes. Predictions are served directly to users in an app in real time.
Because different seasons and population increases impact the data relevance, you will retrain the model every month. You want to follow Google-recommended best practices. How should you configure the end-to-end architecture of the predictive model?
- A. Use Cloud Composer to programmatically schedule a Dataflow job that executes the workflow from training to deploying your model.
- B. Write a Cloud Functions script that launches a training and deploying job on AI Platform that is triggered by Cloud Scheduler.
- C. Configure Kubeflow Pipelines to schedule your multi-step workflow from training to deploying your model.
- D. Use a model trained and deployed on BigQuery ML, and trigger retraining with the scheduled query feature in BigQuery.
正解：C 🗳️
解説: (CertJuken メンバーにのみ表示されます)
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永瀬**
Kozuka
金子**
Asada
