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質問 50
You are building a model to predict daily temperatures. You split the data randomly and then transformed the training and test datasets. Temperature data for model training is uploaded hourly. During testing, your model performed with 97% accuracy; however, after deploying to production, the model's accuracy dropped to 66%. How can you make your production model more accurate?
- A. Apply data transformations before splitting, and cross-validate to make sure that the transformations are applied to both the training and test sets.
- B. Split the training and test data based on time rather than a random split to avoid leakage
- C. Normalize the data for the training, and test datasets as two separate steps.
- D. Add more data to your test set to ensure that you have a fair distribution and sample for testing
正解: D
質問 51
You are an ML engineer at a global shoe store. You manage the ML models for the company's website. You are asked to build a model that will recommend new products to the user based on their purchase behavior and similarity with other users. What should you do?
- A. Build a knowledge-based filtering model
- B. Build a collaborative-based filtering model
- C. Build a classification model
- D. Build a regression model using the features as predictors
正解: B
質問 52
Your company manages a video sharing website where users can watch and upload videos. You need to create an ML model to predict which newly uploaded videos will be the most popular so that those videos can be prioritized on your company's website.
Which result should you use to determine whether the model is successful?
- A. The Pearson correlation coefficient between the log-transformed number of views after 7 days and 30 days after publication is equal to 0.
- B. The model predicts 97.5% of the most popular clickbait videos measured by number of clicks.
- C. The model predicts videos as popular if the user who uploads them has over 10,000 likes.
- D. The model predicts 95% of the most popular videos measured by watch time within 30 days of being uploaded.
正解: D
質問 53
You are an ML engineer at a regulated insurance company. You are asked to develop an insurance approval model that accepts or rejects insurance applications from potential customers. What factors should you consider before building the model?
- A. Redaction, reproducibility, and explainability
- B. Traceability, reproducibility, and explainability
- C. Federated learning, reproducibility, and explainability
- D. Differential privacy federated learning, and explainability
正解: B
質問 54
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