Quay lại bộ đề
Question #87 Topic 1
You are developing an application on Google Cloud that will automatically generate subject labels for users' blog posts. You are under competitive pressure to add this feature quickly, and you have no additional developer resources. No one on your team has experience with machine learning. What should you do?
Bạn đang phát triển một ứng dụng trên Google Cloud để tự động tạo nhãn chủ đề cho các bài đăng blog của người dùng. Bạn đang gặp áp lực cạnh tranh để thêm tính năng này một cách nhanh chóng và bạn không có thêm tài nguyên lập trình viên nào. Không ai trong nhóm của bạn có kinh nghiệm về học máy. Bạn nên làm gì?
A
Call the Cloud Natural Language API from your application. Process the generated Entity Analysis as labels.
Gọi Cloud Natural Language API từ ứng dụng của bạn. Xử lý Phân tích Thực thể (Entity Analysis) được tạo ra dưới dạng nhãn.
B
Call the Cloud Natural Language API from your application. Process the generated Sentiment Analysis as labels.
Gọi Cloud Natural Language API từ ứng dụng của bạn. Xử lý Phân tích Cảm xúc (Sentiment Analysis) được tạo ra dưới dạng nhãn.
C
Build and train a text classification model using TensorFlow. Deploy the model using Cloud Machine Learning Engine. Call the model from your application and process the results as labels.
Xây dựng và huấn luyện một mô hình phân loại văn bản sử dụng TensorFlow. Triển khai mô hình bằng Cloud Machine Learning Engine. Gọi mô hình từ ứng dụng của bạn và xử lý kết quả dưới dạng nhãn.
D
Build and train a text classification model using TensorFlow. Deploy the model using a Kubernetes Engine cluster. Call the model from your application and process the results as labels.
Xây dựng và huấn luyện một mô hình phân loại văn bản sử dụng TensorFlow. Triển khai mô hình bằng cụm Kubernetes Engine. Gọi mô hình từ ứng dụng của bạn và xử lý kết quả dưới dạng nhãn.
Giải thích & Tài liệu tham khảo
Tình huống yêu cầu triển khai tính năng gán nhãn chủ đề một cách nhanh nhất có thể mà không cần tuyển thêm nhân sự và nhóm không có chuyên môn về học máy (ML).
- A là đáp án đúng: Cloud Natural Language API cung cấp dịch vụ phân tích văn bản được xây dựng và huấn luyện sẵn bởi Google. Tính năng Phân tích Thực thể (Entity Analysis) có thể trích xuất các danh từ, địa danh, tổ chức, sự kiện từ bài viết để dùng làm nhãn dán chủ đề một cách nhanh chóng thông qua cuộc gọi API đơn giản, không cần lập trình viên có kiến thức ML.
- B không đúng: Phân tích Cảm xúc (Sentiment Analysis) dùng để xác định thái độ tích cực/tiêu cực của bài viết chứ không trả về các thực thể làm chủ đề.
- C và D không đúng: Việc tự thiết kế, huấn luyện mô hình TensorFlow và triển khai lên GKE hay Cloud ML Engine sẽ cực kỳ phức tạp và tốn nhiều thời gian phát triển, hoàn toàn không khả thi khi không có nhân sự chuyên về ML.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)