Keras による ML の応用

1. ML は次のうちどのプロセスですか。

   複雑な計算の実行。

   予測を行うためのデータ分析とモデリング。

   人間の直感によって問題を解決すること。

   上記のすべて

2. KerasCV ライブラリと KerasNLP ライブラリを使用する主なメリットは何ですか。

   使用するには ML の理論に関する深い理解が必要です。

   そのためには高価な事前トレーニングが必要です。

   特にデータ可視化タスク用に設計されています。

   シンプルな API で複雑な最先端のモデルにアクセスできます。

3. 空欄補充問題

   1 つ以上の単語を入力して文を完成してください。

   元データを ML モデルに適した特徴に変換するプロセスは ___ と呼ばれます。

4. TensorFlow Transform の主な目的は何ですか。

   ML モデルをデプロイするため

   モデルのパフォーマンスを可視化するため

   ディープ ラーニング モデルを作成するため。

   ML 用にデータを前処理するため。

5. 空欄補充問題

   1 つ以上の単語を入力して文を完成してください。

   ML モデルをトレーニングして評価したら、新しいデータに対する予測を ___ できます。

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