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Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

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

Vertex AI Feature Storeで、オンライン推論用の特徴量をリアルタイムで更新し続けるためのデータ取り込み方法はどれか。

Streaming Ingestionを利用すると、発生した最新の特徴量をミリ秒単位の遅延でオンラインサービング側に反…

2026年3月11日

決定木モデルにおける「枝刈り（Pruning）」の主な目的はどれか。

複雑になりすぎた決定木の末端を削ることで、ノイズへの過剰適合を防ぎ汎化性能を高めます。

2026年3月11日

Cloud Natural Language APIの「エンティティ分析」で抽出できる情報の例はどれか。

エンティティ分析は、テキスト内から意味のある特定の要素（固有名詞や一般的な概念）を特定しラベル付け…

2026年3月11日

Vertex AI Model Registryにモデルをインポートする際、推論用の「予測コンテナ」として指定可能なものはどれか。

Googleが用意した標準コンテナ（TensorFlow/PyTorch等）か、独自ビルドしたDockerイメージを指定できます。

2026年3月11日

深層学習モデルの軽量化手法である「知識蒸留（Distillation）」において、大きなモデルを「教師」、小さなモデルを何と呼ぶか。

教師モデルの予測分布（ソフトターゲット）を生徒モデルに学ばせることで、軽量ながら高精度なモデルを作…

2026年3月11日

モデルの予測性能を「トレーニングデータ」「検証データ」「テストデータ」の3つで評価する際、ハイパーパラメータの選定に使うのはどれか。

検証データを用いてパラメータを調整し、テストデータは最終的な未学習データへの汎化性能を確認するため…

2026年3月11日

BigQuery MLで「協調フィルタリング（Matrix Factorization）」モデルを作成する際に必須となるカラムはどれか。

行列分解によるレコメンデーションには、どのユーザーがどのアイテムにどのような評価を与えたかの情報が…

2026年3月11日

NLP（自然言語処理）における「埋め込み（Embedding）」空間において、単語同士の類似性を測るために最も一般的に使われる指標はどれか。

コサイン類似度はベクトルの向き（角度）に注目するため、単語の意味の近さを捉えるのに非常に適していま…

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」を利用する際、チェックポイント保存が重要な理由はどれか。

プリエンプティブルVMは途中で回収される可能性があるため、定期的な保存と再開（Resume）の実装が不可欠…

2026年3月11日

決定木モデルの学習で、親ノードから子ノードに分割した際に、データの不純度がどれだけ減少したかを示す指標はどれか。

情報利得が最大になるように特徴量と分割点を選択することで、効率的な決定木が構築されます。

2026年3月11日