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Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

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

Dataprep by Trifactaの主な役割はどれか。

DataprepはGUIを通じてデータのクレンジングや変換をコードレスで行うサービスです。

2026年3月11日

多クラス分類において各クラスの確率分布を出力する出力層の関数はどれか。

Softmax関数は出力を合計が1になる確率分布として表現するため多クラス分類に適しています。

2026年3月11日

パイプラインの実行結果として生成されるモデルやデータセットの履歴を追跡する機能はどれか。

Vertex ML Metadataはパイプライン実行中に生成されたアーティファクトの系統を記録します。

2026年3月11日

L2正則化（Ridge）の主な目的はどれか。

L2正則化は重みの二乗和を損失関数に加えることでモデルの複雑さを抑え過学習を防ぎます。

2026年3月11日

AutoML Video Intelligenceでサポートされているタスクはどれか。

AutoML Video Intelligenceは動画内の物体の分類や追跡を自動的に行うことができます。

2026年3月11日

TFRecord形式のデータを効率的に読み込むために推奨されるTensorFlowのAPIはどれか。

tf.data APIは複雑な入力パイプラインを構築しTFRecordを高速に読み込むために設計されています。

2026年3月11日

ニューラルネットワークの勾配消失問題を軽減するために一般的に使用される活性化関数はどれか。

ReLU関数は正の領域で勾配が一定であるため勾配消失問題の緩和に効果的です。

2026年3月11日

Vertex AIでモデルの予測をモニタリングし特徴量の分布の変化を検知する機能はどれか。

Vertex AI Model Monitoringはトレーニングデータと予測データの間のスキューやドリフトを検知します。

2026年3月11日

BigQuery MLでハイパーパラメータ調整を自動化するために使用するオプションはどれか。

num_trialsオプションを指定することでBigQuery MLは自動的にハイパーパラメータ調整を実行します。

2026年3月11日

Vertex AI TensorBoardの主な用途はどれか。

Vertex AI TensorBoardは機械学習実験のメトリクスやグラフを可視化するために使用されます。

2026年3月11日