Name: 真正能通過Professional-Machine-Learning-Engineer考試的考古題 - 下載最新版本的Professional-Machine-Learning-Engineer題庫資源
Brand: Google
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Google Professional-Machine-Learning-Engineer 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	Serving and scaling models: This section deals with Batch and online inference, using frameworks such as XGBoost, and managing features using VertexAI.
主題 2	Automating and orchestrating ML pipelines: This topic focuses on developing end-to-end ML pipelines, automation of model retraining, and lastly tracking and auditing metadata.
主題 3	Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
主題 4	Architecting low-code AI solutions: This section of the exam measures the skills of Google Machine Learning Engineers and covers developing machine learning models using BigQuery ML. It includes selecting appropriate models for business problems, such as linear and binary classification, regression, time series, matrix factorization, boosted trees, and autoencoders. Additionally, it involves feature engineering or selection and generating predictions using BigQuery ML.
主題 5	Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.

參考：https://cloud.google.com/certification/guides/machine-learning-engineer

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