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質問 54
You have a demand forecasting pipeline in production that uses Dataflow to preprocess raw data prior to model training and prediction. During preprocessing, you employ Z-score normalization on data stored in BigQuery and write it back to BigQuery. New training data is added every week. You want to make the process more efficient by minimizing computation time and manual intervention. What should you do?

• A. Translate the normalization algorithm into SQL for use with BigQuery
• B. Use the normalizer_fn argument in TensorFlow's Feature Column API
• C. Normalize the data with Apache Spark using the Dataproc connector for BigQuery
• D. Normalize the data using Google Kubernetes Engine

正解: A

質問 55
You are developing a Kubeflow pipeline on Google Kubernetes Engine. The first step in the pipeline is to issue a query against BigQuery. You plan to use the results of that query as the input to the next step in your pipeline. You want to achieve this in the easiest way possible. What should you do?

• A. Use the BigQuery console to execute your query and then save the query results Into a new BigQuery table.
• B. Write a Python script that uses the BigQuery API to execute queries against BigQuery Execute this script as the first step in your Kubeflow pipeline
• C. Locate the Kubeflow Pipelines repository on GitHub Find the BigQuery Query Component, copy that component's URL, and use it to load the component into your pipeline. Use the component to execute queries against BigQuery
• D. Use the Kubeflow Pipelines domain-specific language to create a custom component that uses the Python BigQuery client library to execute queries

正解: A

質問 56
You are an ML engineer at a large grocery retailer with stores in multiple regions. You have been asked to create an inventory prediction model. Your models features include region, location, historical demand, and seasonal popularity. You want the algorithm to learn from new inventory data on a daily basis. Which algorithms should you use to build the model?

• A. Recurrent Neural Networks (RNN)
• B. Reinforcement Learning
• C. Classification
• D. Convolutional Neural Networks (CNN)

正解: B

質問 57
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