2024年版、GCP資格 PDE試験の「短期間での画像認識アプリPoC実装戦略」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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「2024年版【GCP資格 PDE試験の練習問題】なんと5時間で学べる！」
GCP PDE問題文
「製造業で働くあなたは、倉庫作業員が写真から部品を識別できるようにするアプリを導入したいと考えています。750種類の部品について平均1000個の画像データを持っていますが、実用的な試作品を数日内に作らなければなりません。このタイトなスケジュールで要件を満たすにはどうすればよいでしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「あなたは製造業において、部品識別のための画像認識アプリケーションのプロトタイプを迅速に開発する任務に直面しています。手持ちの大量の画像データセットを活用して、数営業日以内に実用的な初版を作成することが求められています。限られた時間の中で、最も効率的な機械学習のアプローチは何でしょうか？」
問題の解説
- 画像認識アプリのプロトタイプを短期間で開発するには、既存のデータセットを使用して機械学習モデルを素早くトレーニングする必要があります。
- Vertex AI AutoML Imageを使用すると、手動での特徴量エンジニアリングを省略し、迅速にモデルを構築できます。
- データセットを減らすことで、学習時間を短縮し、必要なリソースも削減できるため、このアプローチが適切です。
解決手順の説明
- Vertex AI AutoML Imageを活用して、既存の大量の画像データセットから学習させます。
- データセットを必要最低限のサイズに減らすことで、トレーニング時間とコストを最適化します。
- 短期間で初の実用版アプリケーションを開発し、倉庫作業員が即座に使用できるようにします。
各用語の説明
- Vertex AI AutoML Image: 画像分類、オブジェクト検出、画像セグメンテーション用のカスタム機械学習モデルを迅速に作成するためのサービス。
- PoC (Proof of Concept): 製品やソリューションの概念実証。
- サブサンプリング: データセットからサンプルの一部を抽出すること。
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