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Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

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

BigQuery MLで予測を行う際、各特徴量が予測結果にどの程度寄与したかを算出する関数はどれか。

ML.EXPLAIN_PREDICTを使用すると、個々の予測に対する特徴量の寄与度（SHAP値など）が得られます。

2026年3月11日

単語をベクトル化する際、単語の出現順序情報を保持できるネットワーク構造はどれか。

RNNは隠れ状態を通じて過去の情報を保持するため、系列データの処理に適しています。

2026年3月11日

Cloud Video Intelligence APIで「ショット変更の検出」を行う主な目的はどれか。

ショット変更検出により、動画内のカット割りやシーンの構成を自動的に分析できます。

2026年3月11日

Vertex AIで学習ジョブを実行中、リソース使用量をリアルタイムで監視するために統合されているサービスはどれか。

Cloud Monitoring（旧Stackdriver）で、CPU/GPU使用率やメモリ消費量をグラフで確認できます。

2026年3月11日

BigQueryの「外部テーブル」としてCloud Storageのデータをクエリする際、性能面での最大の制約はどれか。

外部テーブルはBigQueryのネイティブストレージに最適化されていないため、スキャン速度が低下します。

2026年3月11日

ディープラーニングにおいて、バッチサイズを極端に小さくした場合に発生しやすい現象はどれか。

バッチサイズが小さいと勾配の推定にノイズが多くなり、学習が不安定になる可能性があります。

2026年3月11日

Vertex AIでカスタムコンテナをビルドする際、推論リクエストをリッスンすべきデフォルトのポート番号はどれか。

Vertex AIの予測コンテナは、デフォルトでポート8080でのHTTPリクエストを期待します。

2026年3月11日

CI/CDパイプラインにおいて、新しいモデルを1%のユーザーのみに公開して様子を見る手法はどれか。

カナリアテストにより、少量のトラフィックで新モデルの安全性を確認してから全展開できます。

2026年3月11日

主成分分析（PCA）を適用する前に、特徴量に対して必ず行うべき前処理はどれか。

PCAは分散を最大化する方向を探すため、単位の異なる特徴量は標準化しておく必要があります。

2026年3月11日

決定木の集合体を使用し、前の決定木の誤差をターゲットとして次の木を学習させるアルゴリズムはどれか。

勾配ブースティングは残差を逐次的に学習することで強力な予測モデルを構築します。

2026年3月11日