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Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

「Google Cloud Professional Machine Learning Engineer」の記事一覧

リソース制約のあるエッジデバイス（モバイル等）でモデルを実行するために、重みの精度を落とす手法はどれか。

量子化（Quantization）は32bit浮動小数点を8bit整数等に変換し、モデルサイズと演算負荷を削減します。

2026年3月11日

Apache Beamで、同じキーを持つ要素をグループ化して集計を行う変換処理はどれか。

GroupByKeyは分散されたデータの中から同じキーを持つものを1つのコレクションにまとめます。

2026年3月11日

デプロイされたモデルの予測値が時間の経過とともに正解から乖離していく現象を何と呼ぶか。

Concept Driftは予測対象の統計的性質そのものが変化してしまう現象を指します。

2026年3月11日

Vertex AIトレーニングで「プリエンプティブルVM」を使用する最大の利点はどれか。

プリエンプティブル（またはスポット）VMは、中断の可能性がある代わりに低価格で計算リソースを利用でき…

2026年3月11日

自然言語処理において、長い文章の中で重要な単語に重みを置くためのメカニズムはどれか。

Attention機構は特定の入力要素への「注目度」を計算することで、長距離の依存関係を学習可能にします。

2026年3月11日

機密情報を含むデータセットを機械学習に使用する際、特定の個人を識別できないようにノイズを加える手法はどれか。

差分プライバシー（Differential Privacy）は数学的な保証を伴うプライバシー保護技術です。

2026年3月11日

TFX（TensorFlow Extended）において、データの統計情報を計算し異常を検知するためのコンポーネントはどれか。

StatisticsGenで統計を出し、ExampleValidatorでスキーマとの乖離（異常）をチェックします。

2026年3月11日

Vertex AIのカスタムトレーニングにおいて、複数のGPUを搭載した単一ノードで学習を並列化する戦略はどれか。

MirroredStrategyは1つのマシン上の複数のGPUで変数のレプリカを作成し同期更新を行います。

2026年3月11日

ディープラーニングモデルで過学習を防ぐために、学習中にランダムにノードを無効化する手法はどれか。

Dropoutはネットワークの冗長性を高め、特定のノードへの過度な依存を抑える正則化手法です。

2026年3月11日

Pub/Subから受信したメッセージの順序を保証してDataflowで処理するために必要な設定はどれか。

Ordering Keyを使用すると、同じキーを持つメッセージを受信順に処理することが可能になります。

2026年3月11日