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Google Professional-Machine-Learning-Engineer 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
主題 2	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 3	Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.
主題 4	Collaborating within and across teams to manage data and models: It explores and processes organization-wide data including Apache Spark, Cloud Storage, Apache Hadoop, Cloud SQL, and Cloud Spanner. The topic also discusses using Jupyter Notebooks to model prototypes. Lastly, it discusses tracking and running ML experiments.

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

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