Google Professional-Machine-Learning-Engineer 認定試験の出題範囲：
トピック
出題範囲
トピック 1
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.
トピック 2
Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.
トピック 3
Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
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