JPNPDF
PDF版
読む・書き込む・持ち歩く
- 問題と解説をまとめて確認
- ダウンロードしてオフライン学習
- 印刷して自分のペースで復習
- 収録内容・言語は販売時に掲載
JPNExam
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
PMLEPDF
認定試験問題集STUDY & PRACTICE
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 試験対策問題集
教材掲載予定
販売開始後は、購入した教材を会員センターから利用できる構成です。現在は有料販売前のプレビューです。
この試験で予定している学習形式
WEB
オンライン版
問題・解答・解説をブラウザーで
- ブラウザーから問題演習
- 解答後に正誤と解説を確認
- スマートフォン・PCで学習
- 問題を選び、解答・解説を確認
PDF + WEB
PDF＋オンライン
2つの形式を組み合わせて学習
- PDFで理解し、Webで演習
- 同じ教材を目的に合わせて利用
- 取得した教材は会員センターへ
- 読む学習と解く学習を使い分ける
教材品質について
試験コード・教材形式・対応言語を確認して、自分に合った学習を進められます。教材の収録内容とサンプルは、公開時に各ページへ掲載します。
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 試験概要
| 認定ベンダー | Google Cloud |
|---|---|
| 試験名 | Google Cloud Professional Machine Learning Engineer |
| 試験コード | PMLE |
| 教材形式 | PDF・オンライン・セット |
| 教材の言語 | 販売開始時に形式ごとに掲載 |
| 公開サンプル | 5問（日本語） |
| 公式資料 | ベンダー公式サイト |
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 学習テーマ
主な学習テーマです。正式な出題範囲・比重は公式資料をご確認ください。
- Google Cloud
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer のQ&A
PMLEはどの試験ですか？
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Google Cloud PMLE のPDF教材・オンライン演習をご案内します。
PDF版とオンライン版の違いは？
PDFはオフラインで読む教材です。オンライン版はブラウザーで問題を読み、解答・解説を確認する形式です。セットでは両方を利用する構成です。
サイトと教材の言語は何ですか？
サイトは日本語で表示します。正式な試験名は原語のまま掲載し、教材そのものの言語は商品情報で別途ご案内します。このページのサンプル問題は日本語です。
購入前にサンプルを確認できますか？
このページで日本語のサンプル5問をご覧いただけます。「解答を表示」から正解を確認できます。
購入した教材はどこから利用できますか？
会員センターの教材一覧と取得履歴から利用する構成です。現在は無料サンプルの取得に対応しています。有料販売・購入後メール送信は開始前です。
合格保証・返金保証はありますか？
現在は有料販売前のため、購入契約に基づく返金保証は提供していません。合格を保証するサービスではありません。販売開始時に購入条件をご案内します。
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 無料サンプル問題
学習用のサンプル問題です。「解答を表示」を押すと正解を確認できます。
問題 #1
学習データとは別にテストデータを確保する目的はどれですか。
- 未学習データへの性能を評価する
- モデルに正解をすべて記憶させるだけ
- 本番入力を必ず削除する
- 学習時間をゼロにする
解答を表示解答を非表示
正解: A
問題 #2
学習データでは高精度ですが新しいデータでは性能が大きく低下します。疑うべき状態はどれですか。
- 完全な汎化
- 必ずデータ不足ではない状態
- 暗号鍵のローテーション
- 過学習
解答を表示解答を非表示
正解: D
問題 #3
問題 #4
モデルに入力する本番データの分布が学習時と変わったかを確認する目的はどれですか。
- 評価データを永久に不要にする
- データドリフトによる性能低下を把握する
- ネットワーク経路を自動固定する
- すべての個人情報を公開する
解答を表示解答を非表示
正解: B
問題 #5
テストデータの正解を見ながら特徴量を作り直すときの問題はどれですか。
- 評価への情報漏えいにより性能を過大評価し得る
- モデルの公平性が必ず保証される
- 汎化性能が必ず上がる
- 学習データが必ず暗号化される
解答を表示解答を非表示
正解: A
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