Cuestionarios de ingeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps & Respuestas – Coursera

Bienvenido al mundo de vanguardia de Ingeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps, donde la innovación se une a la eficiencia en la IA. Sumérgete en nuestros interesantes cuestionarios y respuestas de expertos que iluminan la intersección de la computación en la nube., aprendizaje automático y mejores prácticas operativas. Estos cuestionarios sirven como puerta de entrada para comprender el panorama dinámico de la implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático en entornos de nube., optimizar el rendimiento y agilizar los flujos de trabajo.

Si usted es un científico de datos que busca mejorar su MLOps habilidades o un entusiasta de la tecnología que busca aprender sobre los últimos avances en tecnología de IA, Esta colección ofrece información valiosa sobre la convergencia de la tecnología de la nube y aprendizaje automático mejoraremos nuestro archivo MAKE y la plantilla de archivo MAKE creados en el Proyecto n. ° 1 aplicando patrones. Join us on a journey of technological evolution as we unravel the complexities of cloud-based machine learning design and MLOps and pave the way for scalable and powerful AI solutions in the digital age. Let’s embark on this transformative journey together as we dive into the world of cloud-based aprendizaje automático and operational excellence.

Examen 01: Semana 1 Examen

Q1. What is a key difference between Data Science and ML Engineering?

• Models go to production in ML Engineering
• Model accuracy is most important for ML Engineering
• Models should be share on Kaggle in ML Engineering

Q2. Why is an advantage of using a widely used ML Platform?

• Maintainability
• Easy to hire talent
• Comunicación

Tercer trimestre. What is an advantage of Flask for ML Engineering?

• Easy to create Microservices
• Has an admin interface
• Designed for building a Content Management Site

Cuarto trimestre. How can ML Engineering used?

• Creación de aplicaciones móviles
• Cree sistemas de trabajo que ofrezcan predicciones.
• Creación de aplicaciones web

Q5. ¿Qué es la entrega continua??

• El código siempre está en un estado desplegable
• Es un sistema de base de datos.
• es un algoritmo

Q6. ¿Cuál sería un ejemplo de una aplicación de ML??

• Lector de matrículas automatizado
• Aplicación para compartir fotos móviles
• Blog

Q7. ¿Por qué un microservicio sería valioso para el aprendizaje automático??

• Propósito único
• El Microservicio puede convertirse en una aplicación móvil
• Puede hacer sitios web

Q8. ¿Qué es un ejemplo de una plataforma de ingeniería de aprendizaje automático??

• noticias de Google
• AWS Sagemaker
• Google analitico

Q9. Qué problemas solucionan las plataformas de Machine Learning?

• Almacenamiento de objetos
• Entrenando modelos grandes
• Almacenamiento en bloque

Q10. ¿Qué ventaja podría crear una plataforma de aprendizaje automático para la implementación??

• Crear un nuevo trabajo, gerente de lanzamiento
• Agrega más control de calidad humano
• Implementación en puntos finales escalables

Semana 02: Ingeniería de aprendizaje automático en la nube y respuestas a los cuestionarios MLOps

Examen : Semana 2 Examen

Q1. ¿Qué es AutoML??

• A form of Machine Learning training that is fully automated
• A web service
• An API

Q2. What type of problem could you solve with Cloud AutoML?

• Websites
• AGI (Artificial General Intelligence)
• Visión por computador

Tercer trimestre. Why would an organization want to use AutoML vs tuning Hyperparameters themselves?

• Better accuracy
• Increase the velocity of model deployment
• This is rarely done because humans must modify Hyperparemeters

Cuarto trimestre. What is Ludwig?

• A closed course AutoML system
• A toolbox for creating ML models without code
• An AutoML system that requires deep software skills

Q5. What is an advantage of AutoML?

• Human judgement to evaluate conclusion is removed
• Bad data is automatically fixed
• Train many models at the same time

Q6. How could AutoML help explainability of a model?

• They come with a staff of experts
• Accuracy is improved through complexity
• Automated Explainability tools

Q7. ¿Dónde hay una ubicación popular diseñada para descargar modelos previamente entrenados??

• Centro de flujo tensor
• Github
• Bitbucket

Q8. Cuáles son ejemplos de sistemas AutoML?

• Visión de Google Cloud AutoML
• Estudio de aprendizaje automático de Azure
• Piloto automático de AWS Sagemaker

Q9. ¿Cuál es un ejemplo de un objetivo de implementación de modelo ML para AutoML??

• Dispositivo de borde
• Móvil
• Base de datos

Q10. ¿Cuál es un ejemplo de una solución AutoML de Apple??

• Crear AA
• iOS
• OSX

Semana 03: Ingeniería de aprendizaje automático en la nube y respuestas a los cuestionarios MLOps

Examen : Semana 3 Examen

Q1. ¿Qué es MLOps??

• Pruebas
• control de calidad
• Combinación de mejores prácticas de DevOps y Machine Learning

Q2. ¿Qué ventaja ofrece una API de IA??

• Libre
• Aprovechar la experiencia de los expertos
• Lógica empresarial personalizada

Tercer trimestre. ¿Cuál es un caso de uso para Edge ML??

• Computadora de escritorio
• Predicción de baja latencia
• Servidor de windows

Cuarto trimestre. ¿Cuál es la ventaja de la inferencia de aristas pequeñas??

• Incluye AutoML
• Hacer predicciones de ML en dispositivos portátiles
• Más potente que la GPU

Q5. ¿Qué es una API de análisis de sentimiento??

• Una característica en un blog.
• Una característica en una aplicación móvil
• Detecta la emoción en el texto.

Q6. What is an advantage of medical AI APIs?

• Libre
• They only run on Mobile
• Can validate that correct prescription drugs are given

Q7. Why would a company shift resources from Data Science to MLOps

• They cannot hire Data Scientists
• Increase the models that make it to production
• They don’t care about model quality

Q8. What is one thing MLOps does?

• Enables Data Science and IT to work together
• Builds websites
• Builds mobile apps

Q9. Why would a company care about “Data Drift”?

• Data drift makes models more explainable
• Data Drift is helpful to model accuracy
• Model accuracy

Q10. Why would an MLOPs practitioner need to know Continuous Integration?

• The foundation of MLOps
• It is a classification algorithm
• It is a regression algorithm