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

主題	簡介
主題 1	Automating and orchestrating ML pipelines: This topic focuses on developing end-to-end ML pipelines, automation of model retraining, and lastly tracking and auditing metadata.
主題 2	Serving and scaling models: This section deals with Batch and online inference, using frameworks such as XGBoost, and managing features using VertexAI.
主題 3	Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
主題 4	Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.