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NEW QUESTION 31
What are the mechanics of now a model trains?
- A. Tests how accurately the model performs on a wide array of real world data
- B. Decides which algorithm can best meet the use case for the application in question
- C. Detects Data drift of content drift that might compromise the ML model’s performance
- D. Adjusts the model’s parameter weights such that the model can Better perform its tasks
Answer: B
NEW QUESTION 32
A company has an HPE Machine Learning Development Environment cluster. The ML engineers store training and validation data sets in Google Cloud Storage (GCS). What is an advantage of streaming the data during a trial, as opposed to downloading the data?
- A. Setting up streaming is easier that setting up downloading.
- B. The trial can better separate training and validation data.
- C. The trial can more quickly start up and begin training the model.
- D. Streaming requires just one bucket, while downloading requires many.
Answer: B
NEW QUESTION 33
You are meeting with a customer how has several DL models deployed. Out wants to expand the projects.
The ML/DL team is growing from 5 members to 7 members. To support the growing team, the customer has assigned 2 dedicated IT start. The customer is trying to put together an on-prem GPU cluster with at least 14 CPUs.
What should you determine about this customer?
- A. The customer is not ready for an HPE Machine Learning Development solution, but you could recommend open-source Determined Al.
- B. The customer is a key target for an HPE Machine Learning Development solution, and you should continue the discussion.
- C. The customer is not ready for an HPE Machine Learning Development solution. Out you could recommend an educational HPE Pointnext ASPS workshop.
- D. The customer is a key target for HPE Machine Learning Development Environment, but not HPE Machine Learning Development System.
Answer: A
NEW QUESTION 34
A company has recently expanded its ml engineering resources from 5 CPUs 1012 GPUs.
What challenge is likely to continue to stand in the way of accelerating deep learning (DU training?
- A. The complexity of adjusting model code to distribute the training process across multiple GPUs
- B. A lack of understanding of the DL model architecture by the NL engineering team
- C. A lack of adequate power and cooling for the GPU-enabled servers
- D. The requirement that the ML team must wait for the IT team to initiate each new training process
Answer: B
NEW QUESTION 35
ML engineers are defining a convolutional neural network (CNN) model bur they are not sure how many filters to use in each convolutional layer. What can help them address this concern?
- A. Distributing the training across multiple CPUs
- B. Using hyperparameter optimization (HPO)
- C. Using a variable learning late
- D. Training the model on multiple epochs
Answer: D
NEW QUESTION 36
……
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