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Dort hinten stand ein großer Korb und davor saß eine dicke graue Katze und Professional-Machine-Learning-Engineer Schulungsunterlagen knurrte, denn in dem Korb wohnte ihre Familie und sie wollte jeden Vorübergehenden davor warnen, sich in ihre Familienangelegenheiten zu mischen.

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So verschieden auch die Bedeutung ist, in der Professional-Machine-Learning-Engineer Testantworten die Alten dieser Benennung einer Wissenschaft oder Kunst sich bedienten, so kann man doch aus dem wirklichen Gebrauche derselben Professional-Machine-Learning-Engineer Schulungsunterlagen sicher abnehmen, daß sie bei ihnen nichts anderes war, als die Logik des Scheins.

Nun dachte er offenbar an seinen Bruder Ferrante, den er in Professional-Machine-Learning-Engineer Examengine einer höher gelegenen Kluft unter den fruchtlos Ehrgeizigen erblickte: Du willst, o Bruder, nach der Krone greifen!

Er war sich inzwischen sicher, dass mit dem Feuerblitz alles in Ordnung Professional-Machine-Learning-Engineer Lernhilfe war, doch wie würde er aussehen, wenn sie ihn erst einmal übergründlich auf alle möglichen bösen Zauber untersucht hatten?

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NEW QUESTION 44
You recently joined an enterprise-scale company that has thousands of datasets. You know that there are accurate descriptions for each table in BigQuery, and you are searching for the proper BigQuery table to use for a model you are building on AI Platform. How should you find the data that you need?

  • A. Tag each of your model and version resources on AI Platform with the name of the BigQuery table that was used for training.
  • B. Maintain a lookup table in BigQuery that maps the table descriptions to the table ID. Query the lookup table to find the correct table ID for the data that you need.
  • C. Use Data Catalog to search the BigQuery datasets by using keywords in the table description.
  • D. Execute a query in BigQuery to retrieve all the existing table names in your project using the

Answer: C

Explanation:
INFORMATION_SCHEMA metadata tables that are native to BigQuery. Use the result o find the table that you need.
Explanation:
A should be the way to go for large datasets --This is also good but it is legacy way of checking:- NFORMATION_SCHEMA contains these views for table metadata: TABLES and TABLE_OPTIONS for metadata about tables. COLUMNS and COLUMN_FIELD_PATHS for metadata about columns and fields. PARTITIONS for metadata about table partitions (Preview)

 

NEW QUESTION 45
A Data Scientist needs to analyze employment data. The dataset contains approximately 10 million observations on people across 10 different features. During the preliminary analysis, the Data Scientist notices that income and age distributions are not normal. While income levels shows a right skew as expected, with fewer individuals having a higher income, the age distribution also show a right skew, with fewer older individuals participating in the workforce.
Which feature transformations can the Data Scientist apply to fix the incorrectly skewed data? (Choose two.)

  • A. High-degree polynomial transformation
  • B. One hot encoding
  • C. Cross-validation
  • D. Numerical value binning
  • E. Logarithmic transformation

Answer: C,D

 

NEW QUESTION 46
You are working on a classification problem with time series data and achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUC ROC) value of 99% for training data after just a few experiments. You haven't explored using any sophisticated algorithms or spent any time on hyperparameter tuning. What should your next step be to identify and fix the problem?

  • A. Address data leakage by applying nested cross-validation during model training.
  • B. Address data leakage by removing features highly correlated with the target value.
  • C. Address the model overfitting by tuning the hyperparameters to reduce the AUC ROC value.
  • D. Address the model overfitting by using a less complex algorithm.

Answer: A

Explanation:
https://towardsdatascience.com/time-series-nested-cross-validation-76adba623eb9

 

NEW QUESTION 47
You are training an LSTM-based model on Al Platform to summarize text using the following job submission script:
Professional-Machine-Learning-Engineer-412f90b6b090e47b9c4d7be9312b32af.jpg
You want to ensure that training time is minimized without significantly compromising the accuracy of your model. What should you do?

  • A. Modify the batch size' parameter
  • B. Modify the 'epochs' parameter
  • C. Modify the 'learning rate' parameter
  • D. Modify the 'scale-tier' parameter

Answer: D

Explanation:
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/machine-types#scale_tiers Google may optimize the configuration of the scale tiers for different jobs over time, based on customer feedback and the availability of cloud resources. Each scale tier is defined in terms of its suitability for certain types of jobs. Generally, the more advanced the tier, the more machines are allocated to the cluster, and the more powerful the specifications of each virtual machine. As you increase the complexity of the scale tier, the hourly cost of training jobs, measured in training units, also increases. See the pricing page to calculate the cost of your job.

 

NEW QUESTION 48
......

th?w=500&q=Google%20Professional%20Machine%20Learning%20Engineer

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