Профессиональный инженер по машинному обучению GCP
Викторины, практические экзамены: кадрирование, архитектурное проектирование, проектирование, разработка проблем и решений машинного обучения
Интервью с вакансиями машинного обучения, вопросы и ответы
iOS: https://apps.apple.com/ca/app/gcp-machine-learning-eng-pro/id1611101916
Windows: https://www.microsoft.com/en-ca/p/gcpprofmachinelearningengineer/9nf14pr19bx5
Используйте это приложение, чтобы узнать о машинном обучении в GCP и подготовиться к профессиональному инженеру по машинному обучению GCP.
Заработок GCP Professional Machine Learning Engineer подтверждает опыт создания, обучения, настройки и развертывания моделей машинного обучения (ML) в GCP.
Приложение содержит сотни викторин и практических экзаменов по следующим темам:
- Операция машинного обучения на GCP
- - Обрамление проблем ML,
- - Архитектура ML-решений,
- - Проектирование систем подготовки и обработки данных,
- - Разработка ML-моделей,
- - Моделирование
- - Инжиниринг данных
- - Компьютерное зрение,
- - Исследовательский анализ данных,
- - Внедрение машинного обучения и операции
- - Вопросы и ответы по основам машинного обучения
- - Дополнительные вопросы и ответы по машинному обучению
- - Система показателей
- - Таймер обратного отсчета
- - Шпаргалки по машинному обучению
- - Вопросы и ответы на интервью по машинному обучению
- - Последние новости машинного обучения
Приложение охватывает основы машинного обучения и расширенные темы, включая: мониторинг, оптимизацию и обслуживание решений машинного обучения, автоматизацию и оркестрацию конвейеров машинного обучения, НЛП, моделирование, инженерию данных, компьютерное зрение, исследовательский анализ данных, внедрение и операции машинного обучения, сборку в облаке, Kubeflow, TensorFlow, CSV, JSON, IMG, паркет или базы данных, Hadoop/Spark, Vertex AI Prediction, контейнерное обслуживание, Kubeflow Pipelines/Vertex AI Pipelines, Cloud Composer/Apache Airflow, оценка дрейфа или смещения, NLP, Computer Vision, Python, линейный регрессия, логистическая регрессия, выборка, набор данных, статистическое взаимодействие, смещение выборки, негауссово распределение, компромисс между смещением и дисперсией, нормальное распределение, корреляция и ковариация, точечные оценки и доверительный интервал, A/B-тестирование, p-значение, статистический мощность чувствительности, подгонка и подгонка, регуляризация, закон больших чисел, смешанные переменные, смещение выживаемости, одномерный, двумерный и многомерный, повторная выборка, кривая ROC, векторизация TF / IDF, кластерная выборка и т. д.
#GCPML #MachineLearning #GCPProfessionalMachineLearningEngineer. #GoogleMl #CloudMl #НЛП #ИИ #GCpAI
Важно: чтобы успешно сдать реальный экзамен, не запоминайте ответы в этом приложении. Очень важно, чтобы вы понимали, почему вопрос правильный или неправильный, и концепции, лежащие в его основе, внимательно читая справочные документы в ответах.
Примечание и отказ от ответственности. Мы не связаны с Microsoft, Azure, Google или Amazon. Вопросы составлены на основе учебного пособия по сертификации и материалов, доступных в Интернете. Вопросы в этом приложении должны помочь вам сдать экзамен, но это не гарантируется. Мы не несем ответственности за экзамен, который вы не сдали.
