[آزمون آزمایشی] مهندس حرفه‌ای یادگیری ماشین گوگل کلود (GCP Professional Machine Learning Engineer) - آخرین آپدیت

آیا برای شرکت در آزمون گواهینامه GCP Google Cloud Professional Machine Learning Engineerآماده هستید؟ دانش خود را بسنجید و با سوالات تمرینی باکیفیت و پاسخ‌های تشریحی ما، اعتماد به نفس خود را افزایش دهید. هر مجموعه تمرینی با دقت طراحی شده تا به شما در تسلط بر مفاهیم اصلی کمک کند. در پایان هر تست، توضیحات و پاسخ‌های تشریحیرا برای تقویت یادگیری و ارتقای مهارت‌های حل مسئله خواهید یافت. این سوالات به طور منظم بر اساس آخرین تغییرات سرفصل‌ها و الزامات آزمون به‌روزرسانی می‌شوند. آماده شوید تا با اطمینان کامل در آزمون گواهینامه شرکت کنید!

ویژگی‌های دوره

• سوالات با کیفیت ممتاز+ توضیحات تشریحی پاسخ‌ها

• لینک‌های مرجعبه مستندات رسمی و منابع معتبر

• مطالب آموزشی بر اساس جدیدترین سرفصل‌ها

• کسب دانش، مهارتو اعتماد به نفس

• تمرین آزمون کاملدر یک جلسه متمرکز

• تمرین سوالات تله‌دار و دشوار

• آموزش مدیریت زمان+ مدیریت استرسدر آزمون

• دسترسی به مدرس فعالبرای راهنمایی و رفع اشکال ظرف ۲۴ تا ۴۸ ساعت

• دسترسی دائمبه دوره برای کمک به تجدید گواهینامهدر آینده

• دوره سازگار با موبایلبرای دسترسی آسان از طریق اپلیکیشن Udemy

نمونه سوال + توضیح پاسخ

SnapGlow، یک اپلیکیشن اشتراک‌گذاری عکس، در حال ساخت یک قابلیت جدید برای بهبود دوربین است که استیکرهایی را دور صورت‌های شناسایی شده در سلفی کاربران قرار می‌دهد. تیم ML شما باید مدلی را آموزش دهد که مکان صورت‌ها را با بازگرداندن Bounding Boxها شناسایی کند. این قابلیت باید داخل اپلیکیشن iOS شرکت اجرا شود، کمترین میزان کدنویسی سفارشی برای توسعه مدل را نیاز داشته باشد و برای استنتاج روی دستگاه (on-device inference) بهینه باشد. چه اقدامی باید انجام دهید؟

A. یک مدل AutoML Vision آموزش دهید و از گزینه خروجی برای Core ML استفاده کنید.

B. یک مدل AutoML Vision آموزش دهید و از گزینه خروجی برای Coral استفاده کنید.

C. یک مدل AutoML Vision آموزش دهید و از گزینه خروجی برای TensorFlow.js استفاده کنید.

D. یک مدل سفارشی TensorFlow آموزش دهید و آن را به TensorFlow Lite تبدیل کنید.

توضیح:

گزینه A صحیح استزیرا زمانی که هدف به حداقل رساندن کدنویسی توسعه مدل باشد، AutoML Vision بهترین انتخاب است. این ابزار به تیم اجازه می‌دهد بدون طراحی دستی، کدنویسی و تنظیم یک شبکه عصبی سفارشی، مدل بینایی را آموزش دهند. اپلیکیشن هدف iOS است و Core ML چارچوب بومی یادگیری ماشین اپل برای استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های iOS و macOS است. خروجی گرفتن از مدل آموزش دیده AutoML Vision برای Core ML، فرمت مدلی را تولید می‌کند که برای ادغام در اپلیکیشن iOS مناسب و برای استنتاج روی دستگاه بهینه شده است. این مورد هر دو نیاز اصلی یعنی ایجاد مدل با کد کم و استنتاج بهینه برای iOS را برآورده می‌کند.

گزینه B نادرست است زیرا Coral برای دستگاه‌های Google Coral و Edge TPU طراحی شده است، نه برای گوشی‌های استاندارد iOS. خروجی Coral زمانی مفید است که مدل باید روی سخت‌افزار Edge TPU مانند دستگاه‌های تعبیه شده اجرا شود. آیفون از سخت‌افزار Coral برای استنتاج بومی ML استفاده نمی‌کند.

گزینه C نادرست است زیرا TensorFlow.js برای اجرای مدل‌ها در محیط‌های جاوااسکریپت مانند مرورگرهای وب یا Node.js طراحی شده است و بهترین فرمت برای یک اپلیکیشن بومی iOS نیست.

گزینه D نادرست است زیرا اگرچه TensorFlow Lite یک چارچوب استنتاج موبایلی معتبر است، اما این گزینه مستلزم آموزش یک مدل سفارشی TensorFlow است. این بدان معناست که تیم باید کد بیشتری بنویسد، معماری مدل را طراحی کند و منطق آموزش را مدیریت کند که با نیاز به حداقل رساندن توسعه کد در تضاد است.

**در دوره می‌بینمتان؛ امیدوارم در مسیر ساخت دانش تخصصی برای دریافت گواهینامه همراه شما باشم!