Questions gratuites GCP-CMLE — Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Téléchargez gratuitement 60 questions d'entraînement pour la certification GCP-CMLE proposée par Google. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.
Caractéristiques de l'examen blanc
| Code de certification | GCP-CMLE |
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| Éditeur | Google |
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| Nombre de questions | 60 |
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| Type | QCM avec 4 réponses possibles |
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| Niveau | associate |
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| Catégorie | IT |
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| Prix | 100% gratuit |
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Aperçu de 8 questions représentatives
Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement GCP-CMLE. Pour accéder aux 60 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.
Question 1
Quelles considérations éthiques devraient guider la conception de système ML?
- Équité à travers groupes démographiques
- Protection de confidentialité pour données d'entraînement
- Transparence et explicabilité des décisions
- Ignorer implications éthiques
Question 2
Quels facteurs affectent la latence de serving de modèle ML?
- Complexité de modèle (nombre de paramètres, opérations)
- Accélération matérielle (GPUs, TPUs)
- Temps de calcul de features
- Précision de modèle
Question 3
Quels composants de pipeline ML supportent les systèmes ML de production?
- Validation de données et vérifications de qualité
- Automatisation d'entraînement et évaluation de modèle
- Surveillance continue et réentraînement
- Processus ad-hoc manuels uniquement
Question 4
Votre entreprise nécessite la détection d'anomalies dans les données de capteurs de séries temporelles. Quelle approche ML est appropriée?
- Détection d'anomalies basée autoencoder ou LSTM
- Classification pour données normales uniquement
- Seuils basés règles uniquement
- Aucune détection d'anomalies
Question 5
Votre application nécessite le traitement du langage naturel pour l'analyse de sentiment. Quel service fournit des modèles pré-entraînés?
- API Cloud Natural Language pour analyse de sentiment pré-entraînée
- Construire modèles NLP depuis zéro
- Analyse de texte manuelle
- Aucune capacité NLP
Question 6
Vous devez créer des pipelines d'ingénierie de features reproductibles pour l'entraînement et le serving. Quel outil garantit la cohérence?
- TensorFlow Transform (TFT) pour prétraitement cohérent
- Prétraitement différent pour entraînement et serving
- Prétraitement manuel
- Aucun prétraitement
Question 7
Votre modèle nécessite une inférence faible latence pour la détection de fraude temps réel. Quelle optimisation est la plus importante?
- Simplification de modèle et accélération GPU/TPU
- Modèles d'ensemble complexes
- Inférence lente
- Traitement par lots uniquement
Question 8
Votre cas d'usage nécessite un système de recommandation pour produits e-commerce. Quel service Google Cloud adresse cela?
- Recommendations AI pour recommandations de produits personnalisées
- Sélection aléatoire de produits
- Curation manuelle de recommandations
- Aucune recommandation
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