試験名称： Google Professional Machine Learning Engineer
認証ベンダー： Google
対応認証： Google Cloud Certified
オーバー 45889+ 人満足している顧客
Professional-Machine-Learning-Engineer ソフト版
- インストール可能なソフトウェア応用
- 本番の試験環境をシミュレート
- 人にProfessional-Machine-Learning-Engineer試験の自信をもたせる
- MSシステムをサポート
- 練習用の2つモード
- いつでもオフラインで練習
- ソフト版キャプチャーをチェックする
- 問題と解答： 412
- 最近更新時間： 2026-09-22
- 価格： ¥7500
Professional-Machine-Learning-Engineer オンライン版
- 学習を簡単に、便利オンラインツール
- インスタントオンラインアクセス
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- いつでもオンラインで練習
- テスト履歴と性能レビュー
- Windows/Mac/Android/iOSなどをサポート
- オンラインテストエンジンを試用する
- 問題と解答： 412
- 最近更新時間： 2026-09-22
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Professional-Machine-Learning-Engineer PDF版
- 印刷可能なProfessional-Machine-Learning-Engineer PDF版
- Google専門家による準備
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- 問題と解答： 412
- 最近更新時間： 2026-09-22
- 価格： ¥7500
最も有効な Professional-Machine-Learning-Engineer 試験参考書
最近更新時間：2026-09-22
問題と解答：412 Q&As
ダウンロード制限：無制限
インスタントダウンロード： 支払いが完了すると、システムから購入した商品がメールで自動的にメールボックスに送信されます。 （12時間以内に受信されない場合は、ご連絡ください。注意：スパムを確認することを忘れないでください）。
100％返金保証
PassTestは、顧客の間で初めて合格率99.6％を達成しています。 
弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
- 高品質試験問題集参考書
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2026年現在、Professional-Machine-Learning-Engineer試験の出題内容は公式の改訂に伴って変わることがあり、古い教材での対策はリスクになりかねません。PassTestのGoogle Professional Machine Learning Engineer問題集は365日間の無料更新付きで、常に最新の内容で学習を続けられます。
Google Professional-Machine-Learning-Engineer 試験概要:
| 認定ベンダー: | Google Cloud |
|---|---|
| 試験名: | Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 認定試験 |
| 試験番号: | Professional-Machine-Learning-Engineer |
| 試験時間: | 120 分 |
| 受験料: | 200米ドル（該当する場合は別途消費税等が加算されます） |
| 合格点: | 公式には公表されていませんが、概ね70%程度とされています |
| 対応言語: | 英語, 日本語 |
| 出題数: | 50～60問 |
| 試験形式: | 単一選択式, 複数選択式 |
| 関連資格: | Google Cloud Professional Cloud Architect Google Cloud Professional Data Engineer |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 推奨トレーニング: | Google Cloud Skills Boost - Professional Machine Learning Engineer 学習ロードマップ 公式試験ガイド |
| 受験申し込み: | Google Cloud 認定試験 受験登録 |
| サンプル問題: | Google Professional-Machine-Learning-Engineer サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監視付きの遠隔受験方式、または認定試験会場での監視付き受験方式から選択できます |
| 前提条件: | 必須の受験資格は設けられていません。推奨される経験として、業務での実務経験3年以上、うちGoogle Cloudを活用したソリューションの設計・運用経験を1年以上有することが挙げられます |
| 公式シラバスのURL: | https://cloud.google.com/learn/certification/machine-learning-engineer |
Google Professional-Machine-Learning-Engineer 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: モデルの学習とデプロイ | 20% | - 生成AIのデプロイパターンを実装する - 学習ジョブと実行環境の設定を行う - オンライン予測、バッチ予測、ストリーミング予測に対応したモデルのデプロイを実施する - Vertex AIのデプロイ機能と基盤インフラストラクチャを活用する |
| トピック 2: AIソリューションの監視と最適化 | 16% | - 本番環境システムのトラブルシューティングと保守を行う - データ品質とパイプラインの稼働状態を監視する - コスト、レイテンシー、リソース使用量を最適化する - モデルの性能、公平性、データドリフトを監視する |
| トピック 3: 試作モデルを本番向けAIモデルへと拡張する | 18% | - 実験計画の設計と実行を行う - モデルの性能と汎化能力を最適化する - 適切なモデルアーキテクチャとフレームワークを選択する - 基盤モデルと生成AIの技術を活用する |
| トピック 4: 機械学習パイプラインの自動化とオーケストレーション | 18% | - モデルの再学習と更新処理を自動化する - エンドツーエンドの機械学習ワークフローを設計する - Vertex AI Pipelines、TFX、その他のオーケストレーションツールを使用する - 機械学習システム向けのCI/CD環境を実装する |
| トピック 5: データとモデルを管理するためのチーム間連携 | 16% | - データのプライバシー、コンプライアンス、ガバナンスに対応する - Vertex AIにおけるデータセットと特徴量の管理 - 企業向けデータの整理と準備
|
| トピック 6: ローコードによるAIソリューションの設計 | 12% | - ローコード/ノーコードAIツールの活用事例を識別する - Vertex AI Studio、Model Garden、Agent Builderを用いてソリューションを設計する - 責任あるAIの原則をローコード設計に適用する |
Google Professional Machine Learning Engineerの疑問にお答えします
Professional-Machine-Learning-EngineerはGoogle Cloudが実施する「Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 認定試験」の試験で、合格するとProfessional Machine Learning Engineerの認定資格を取得できます。この資格はGoogle Cloudの認定体系においてProfessionalに位置づけられています。関連する認定資格には、Google Cloud Professional Data Engineer、Google Cloud Professional Cloud Architectなどがあります。PassTestではこの試験に特化した412問の練習問題をご用意していますので、資格取得に向けた対策にぜひご活用ください。
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 認定試験（Professional-Machine-Learning-Engineer）の問題数は50～60問、試験時間は120 分です。限られた時間内にすべての問題を解き切るには、1問ごとの解答ペースを意識し、分からない問題に長時間とどまりすぎない時間配分が欠かせません。PassTestのDesktop Test EngineやOnline Test Engineで制限時間を設けた模擬試験に繰り返し取り組み、本番と同じ時間感覚を身につけておくことをおすすめします。
Professional-Machine-Learning-Engineer試験の合格基準点は公式には公表されていませんが、概ね70%程度とされていますで、受験料は200米ドル（該当する場合は別途消費税等が加算されます）です。万が一不合格となった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、本番を申し込む前にPassTestの練習問題で自己採点を繰り返し、安定して合格基準を上回れる状態になってから受験に臨むと安心です。
Professional-Machine-Learning-Engineer試験の前提条件については、必須の受験資格は設けられていません。推奨される経験として、業務での実務経験3年以上、うちGoogle Cloudを活用したソリューションの設計・運用経験を1年以上有することが挙げられますと案内されています。受験条件は変更される場合もありますので、お申し込みの前に公式の試験案内で最新情報を必ずご確認ください。
Professional-Machine-Learning-Engineer試験の申し込みは、以下の公式チャネルから行えます。
なお、試験方式はオンライン監視付きの遠隔受験方式、または認定試験会場での監視付き受験方式から選択できますとなっています。
受験日程や会場の空き状況は、お申し込みの前に公式サイトでご確認ください。
Google CloudはProfessional-Machine-Learning-Engineer試験向けに、以下の公式推奨トレーニングを提供しています。
公式トレーニングで基礎知識を固めたうえで、PassTestの412問の練習問題でアウトプットを重ねれば、理解の定着と得点力の向上を効率よく両立できます。
はい、PassTestではProfessional-Machine-Learning-Engineer練習問題の無料サンプルをご用意しており、問題の品質や出題傾向を購入前に実際にご確認いただけます。ご購入後は365日間無料で更新版を受け取れ、無料期間の終了後も50%割引で更新サービスを継続いただけます。
PassTestでは「返金保証」をご用意しています。ご購入後60日以内にProfessional-Machine-Learning-Engineer試験を受験して不合格となった場合、受験票の写しと公式のScore ReportのPDFを試験後2日以内にご提出いただければ、内容を確認のうえ7日以内に全額返金いたします。なお、ご購入から3日以内の受験や、ダウンロード後に実際に受験されなかった場合、無料の資料および期限切れのご注文は対象外となり、受験者の氏名はお支払い時の名義と一致している必要があります。返金の代わりに、同等の試験対策資料2点を無料でお受け取りいただき、お持ちの製品の更新サービスを継続するご選択も可能です。製品はお支払い完了後1分以内にご登録のメールアドレスへお届けし、即時ダウンロードでご利用いただけます。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。なお、インストール可能なパソコンの台数に制限はありません。
Professional-Machine-Learning-Engineer試験の出題範囲は、公式の試験概要では6つの分野に分かれています。主な分野としては、「機械学習パイプラインの自動化とオーケストレーション」（出題比率：18%）、「モデルの学習とデプロイ」（出題比率：20%）、「データとモデルを管理するためのチーム間連携」（出題比率：16%）などが挙げられます。各分野に含まれる詳細なトピックと配点の内訳は、このページ上部の試験範囲一覧をご確認ください。
Google Professional Machine Learning Engineer 認定 Professional-Machine-Learning-Engineer 試験問題：
You work for a semiconductor manufacturing company. You need to create a real-time application that automates the quality control process. High-definition images of each semiconductor are taken at the end of the assembly line in real time. The photos are uploaded to a Cloud Storage bucket along with tabular data that includes each semiconductor's batch number, serial number, dimensions, and weight. You need to configure model training and serving while maximizing model accuracy. What should you do?
- A. Import the tabular data into BigQuery, use Vertex AI Data Labeling Service to label the data and train an AutoML tabular classification model. Deploy the model, and configure Pub/Sub to publish a message when a semiconductor's data is categorized into the failing class.
- B. Use Vertex AI Data Labeling Service to label the images, and train an AutoML image classification model. Schedule a daily batch prediction job that publishes a Pub/Sub message when the job completes.
- C. Convert the images into an embedding representation. Import this data into BigQuery, and train a BigQuery ML K-means clustering model with two clusters. Deploy the model and configure Pub/Sub to publish a message when a semiconductor's data is categorized into the failing cluster.
- D. Use Vertex AI Data Labeling Service to label the images, and tram an AutoML image classification model. Deploy the model, and configure Pub/Sub to publish a message when an image is categorized into the failing class.
正解：D 🗳️
You are training an LSTM-based model on AI Platform to summarize text using the following job submission script:
gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \
--package-path $TRAINER_PACKAGE_PATH \
--module-name $MAIN_TRAINER_MODULE \
--job-dir $JOB_DIR \
--region $REGION \
--scale-tier basic \
-- \
--epochs 20 \
--batch_size=32 \
--learning_rate=0.001 \
You want to ensure that training time is minimized without significantly compromising the accuracy of your model. What should you do?
- A. Modify the 'scale-tier' parameter.
- B. Modify the 'learning rate' parameter.
- C. Modify the 'epochs' parameter.
- D. Modify the 'batch size' parameter.
正解：A 🗳️
解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)
You work for an online travel agency that also sells advertising placements on its website to other companies. You have been asked to predict the most relevant web banner that a user should see next. Security is important to your company. The model latency requirements are 300ms@p99, the inventory is thousands of web banners, and your exploratory analysis has shown that navigation context is a good predictor. You want to Implement the simplest solution. How should you configure the prediction pipeline?
- A. Embed the client on the website, deploy the gateway on App Engine, deploy the database on Cloud Bigtable for writing and for reading the user's navigation context, and then deploy the model on AI Platform Prediction.
- B. Embed the client on the website, deploy the gateway on App Engine, deploy the database on Memorystore for writing and for reading the user's navigation context, and then deploy the model on Google Kubernetes Engine.
- C. Embed the client on the website, and then deploy the model on AI Platform Prediction.
- D. Embed the client on the website, deploy the gateway on App Engine, deploy the database on Firestore for writing and for reading the user's navigation context, and then deploy the model on AI Platform Prediction.
正解：A 🗳️
解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)
You work as an ML engineer at a social media company, and you are developing a visual filter for users' profile photos. This requires you to train an ML model to detect bounding boxes around human faces. You want to use this filter in your company's iOS-based mobile phone application.
You want to minimize code development and want the model to be optimized for inference on mobile phones. What should you do?
- A. Train a model using AutoML Vision and use the "export for Coral" option.
- B. Train a custom TensorFlow model and convert it to TensorFlow Lite (TFLite).
- C. Train a model using AutoML Vision and use the "export for Core ML" option.
- D. Train a model using AutoML Vision and use the "export for TensorFlow.js" option.
正解：C 🗳️
解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)
You are creating a model training pipeline to predict sentiment scores from text-based product reviews. You want to have control over how the model parameters are tuned, and you will deploy the model to an endpoint after it has been trained. You will use Vertex AI Pipelines to run the pipeline. You need to decide which Google Cloud pipeline components to use. What components should you choose?
- A. TextDatasetCreateOp, AutoMLTextTrainingOp, and EndpointCreateOp
- B. TextDatasetCreateOp, CustomTrainingJobOp, and ModelDeployOp
- C. TabularDatasetCreateOp. AutoMLTextTrainingOp, and ModelDeployOp
- D. TabularDatasetCreateOp, CustomTrainingJobOp, and EndpointCreateOp
正解：B 🗳️
790 お客様のコメント最新のコメント 「一部の類似なコメント・古いコメントは隠されています」
こちらPassTestのProfessional-Machine-Learning-Engineer問題集、レイアウトが絶妙で解説が丁寧で分かりやすいのでしっかりと頭に入ってきます。
竹乃**
このProfessional-Machine-Learning-Engineerのみで合格する事が出来ました。（正解率高すぎます）
安西**
一からの学習にも試験直前の学習にも使えるProfessional-Machine-Learning-Engineer問題集だと思う。試験に合格できる.
緑川**
持ち歩きは面倒というのであれば、全ページが電子化されているので、PDFファイルでダウンロードすることもできるところが大好きです。解釈でわかりやく内容を明示。つまづきやすいポイントをフォローしてくれてる。PassTestさんの押さえるべきポイントを確実に覚えればなかなかProfessional-Machine-Learning-Engineer試験でいい点は取れると思う。
Sugaya
通勤などの隙間時間に読み進めることができて助かります。これだけでも完璧に学習すれば、受かる可能性は大きい。
Eguchi
Professional-Machine-Learning-Engineer問題集は本当に私に驚かせました。短い時間に勉強して、Professional-Machine-Learning-Engineer試験に合格しました！
树亜**
問題数も増えた感じで内容も充実している.
問題集を購入させていただきました。今回もいい結果が出そう。
赤江**
問題も解説も良質なので、たくさん問題を解いておきたい方にはおすすめできますね。
しかも試験の問題にも入ていて、高得点で受かりました。
Harada
Professional-Machine-Learning-Engineerの試験対策問題集はまるで嘘のような的中率でした。PassTestさんありがとうございます。
Ikewaki
最高です！一回試験に受けて合格になりました。PassTestのProfessional-Machine-Learning-Engineer問題集を強くお勧めたいです。
Kano
このProfessional-Machine-Learning-Engineer問題集一冊で合格できます！
神*凉
すべて何も知らない素人の中の素人でしたが、この本を読んで、大体理解できたと思います！短期間で一発合格するための試験対策本です。
藤森**
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