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Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

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

テキストデータを数値ベクトルに変換するために、コンテキスト（文脈）を考慮できる事前学習済みモデルはどれか。

BERTは双方向のトランスフォーマー構造を持ち、文脈を考慮した高度な単語埋め込みを生成します。

2026年3月11日

BigQueryにおいて、100GBを超えるデータをJSON形式から変換して効率的に保存するための最適な形式はどれか。

Avroはスキーマ情報を持ち、BigQueryへのロードやDataflowでの処理に非常に適したバイナリ形式です。

2026年3月11日

モデルのトレーニングに使用したコード、データ、パラメータ、結果のすべての組み合わせを記録する場所はどれか。

Vertex AI Experimentsを使用すると異なる実験設定（実行）を簡単に比較・追跡できます。

2026年3月11日

Cloud Buildを使用して機械学習パイプラインを自動化する際、CI/CDの「CD」に相当するアクションはどれか。

CD（継続的デリバリー/デプロイ）はテスト済みのモデルを本番環境（Endpoint等）へ自動反映することを指し…

2026年3月11日

埋め込み（Embedding）ベクトル間の類似性を高速に検索するためのVertex AIの機能はどれか。

Vector Searchは数億規模のベクトルから近似近傍検索（ANN）をミリ秒単位で実行します。

2026年3月11日

画像認識モデルの精度を向上させるため、既存の画像を反転や回転させて学習データを増やす手法はどれか。

Data Augmentation（データ拡張）は少ない教師データからモデルの頑健性を高めるために不可欠です。

2026年3月11日

Kubeflow Pipelinesにおいて、各コンポーネント間でデータを受け渡すために使用されるオブジェクトはどれか。

Artifact（アーティファクト）はモデルやデータセットなど、ステップ間で受け渡されるファイル出力を指し…

2026年3月11日

Vertex AI Endpointにモデルをデプロイする際、トラフィックを複数のモデルバージョンに分割して流す手法はどれか。

Endpointではトラフィック分割率を設定することで新旧バージョンの安全性な移行（カナリアリリース）が可…

2026年3月11日

モデルのハイパーパラメータを効率的に探索するために、ベイズ最適化を利用するVertex AIのサービスはどれか。

Vertex Vizierはブラックボックス最適化を提供し、最小の試行回数で最適なパラメータを見つけます。

2026年3月11日

Dataflowにおいて、ウィンドウ処理を使用してストリーミングデータの遅延到着を処理するための概念はどれか。

Watermarkはストリーミング処理においてイベント時間に基づきデータの「完了」を判断する指標です。

2026年3月11日