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Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

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

Dataflowパイプラインにおいて、特定のステップでエラーが発生したデータを別のストリームに逃がす「デッドレター（Dead Letter）」パターンの実装方法はどれか。

正常な出力とは別に、エラー内容をタグ付けしたサイド出力に出すことで、後続のデバッグや再処理が容易に…

2026年3月11日

BigQuery MLにおいて「TRANSFORM」句を使用する主な利点はどれか。

TRANSFORM句で前処理を定義すると、予測（ML.PREDICT）時に同じ前処理が自動適用され、スキューを防げます…

2026年3月11日

Vertex AI Pipelineにおいて、特定のアーティファクト（モデル等）に関連するメタデータや実行履歴をプログラムから取得するためのSDKはどれか。

aiplatform（Vertex AI SDK for Python）を使用して、Metadataストアに保存された情報をクエリできます。

2026年3月11日

強化学習における「報酬（Reward）」の設計において、最終的なゴールだけでなく途中の望ましい行動にも小さな報酬を与える手法はどれか。

報酬整形を行うことで、エージェントが疎な報酬（稀にしか得られないゴール報酬）を学習しやすくなります。

2026年3月11日

Cloud Speech-to-Text APIで、複数の話者が交互に話している内容を分離して認識する機能を何と呼ぶか。

ダイアリゼーション機能により、音声ファイル内の「誰がいつ話したか」をラベル付けすることが可能です。

2026年3月11日

BigQueryの「サーチインデックス（Search Index）」を作成することで高速化が期待できるクエリの種類はどれか。

サーチインデックスは、ログデータなどの長い文字列の中から特定のトークンを高速に探す際に効果を発揮し…

2026年3月11日

Vertex AIで学習済みモデルをTensorFlow Lite形式に変換してエクスポートする主な目的はどれか。

TFLite形式は、計算リソースが限られたエッジデバイスで効率的に動作するように軽量化・最適化されていま…

2026年3月11日

Vertex AI Model Monitoringにおいて、トレーニング時と推論時の特徴量の分布の差を計測する「L-infinity距離」の特性はどれか。

L-infinity（Chebyshev）距離は、カテゴリ変数の各値の出現確率の最大差を評価するのに用いられます。

2026年3月11日

Apache Beamの「CombinedFn」を実装する際、各要素を累積する（中間状態を作る）ために必要なメソッドはどれか。

add_inputメソッドは、新しい要素を受け取りアキュムレータの状態を更新する役割を担います。

2026年3月11日

深層学習の最適化アルゴリズムにおいて、勾配の移動平均と二乗勾配の移動平均の両方を利用する手法はどれか。

AdamはMomentumとRMSpropの利点を組み合わせた、適応的な学習率調整を行う非常に一般的な最適化手法です。

2026年3月11日