Google Professional Machine Learning Engineer

Q411. 科学製品を世界中に出荷する国際的な製造組織で働いています。これらの製品の取扱説明書を15の異なる言語へ翻訳する必要があります。組織の経営陣は、機械学習を活用して人手による翻訳コストを削減し、翻訳スピードを向上させたいと考えていま...

Q401. あるデータサイエンスチームは、pandasを用いた複雑な特徴量エンジニアリングの処理を、単一のVertex AI Workbenchインスタンス上で実行しています。最近データセットの規模が拡大したため、このスクリプトがメモリ不足...

Q391. あなたは Gemini で法律文書アシスタントを構築しました。各ユーザーセッションでは、同じ 300 ページの契約書について繰り返し質問が行われ、契約書のテキストがリクエストのたびに再送されています。コストと最初のトークンまでの...

Q381. 画像分類モデルを、物流倉庫で使用される4,000台のハンディバーコードスキャナへ配布する必要があります。各端末は RAM 512 MB、ARM CPU を備え、接続は断続的です。学習済みモデルは 340 MB の float32...

Q371. 顧客の解約可能性をリアルタイムに予測するため、カスタム分類モデルをAgent Platformエンドポイントにデプロイしています。本番の予測結果とBigQuery内の正解データを比較して、モデルの正確な適合率(precision...

Q361. あなたはマーケティングチームのデータアナリストです。40GBの顧客取引データがすでにBigQueryに保存されており、プロジェクトに投資を続ける価値があるかを検証するため、解約傾向（churn-propensity）モデルを迅速...

Q351. ある医療機関で、患者のトリアージ（初期振り分け）業務を自動化することになりました。Gemini Live API を用いて、患者と人間らしい会話を行い必要な情報を聞き取る、電話応対型のエージェントを構築したいと考えています。まず...