Databricks-Machine-Learning-Professional試験対応、Databricks-Machine-Learning-Professional日本語受験教科書

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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • pyfunc MLflow フレーバーを使用する利点について説明する
  • MLflow を使用してパラメーター、モデル、評価メトリクスを手動でログに記録する
トピック 2
  • 更新されたモデルのパフォーマンスがより最近のデータで向上するかどうかをテストする
  • 更新されたモデルを再トレーニングしてデプロイすることがドリフトの解決策となる可能性がある時期を特定する
トピック 3
  • 事前計算されたバッチ予測をクエリすることのライブ サービングの利点を特定する
  • ETL パイプラインの一般的な処理ツールとしての構造化ストリーミングについて説明する
トピック 4
  • 概念ドリフトとそのモデル有効性への影響について説明する
  • 数値特徴量ドリフトに対する簡単なソリューションとして概要統計モニタリングについて説明する
トピック 5
  • 他のユースケースのソリューションとしてパフォーマンスの低いデータ ストレージを特定する
  • ストリーミング展開で複雑なビジネス ロジックを処理する必要がある理由を説明する
トピック 6
  • 機械学習ワークフローでのフィーチャー ストア テーブルの作成、上書き、マージ、読み取り
  • デルタ テーブル履歴の表示と以前のバージョンのデルタ テーブルの読み込み
トピック 7
  • ネストされた実行を追跡するための要件を特定する
  • MLflow フレーバーと MLflow フレーバーを使用する利点について説明する
トピック 8
  • HTTP Webhook の使用例と Webhook URL が必要な場所を特定する
  • 汎用クラスターよりもジョブ クラスターを使用する利点を特定する

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q29-Q34):

質問 # 29
Why is Delta Lake time travel useful in ML pipelines?

正解：A

解説：
Time travel allows training on exact historical datasets.


質問 # 30
A machine learning engineering team wants to build a continuous pipeline for data preparation of a machine learning application. The team would like the data to be fully processed and made ready for inference in a series of equal-sized batches. Which tool can be used to provide this type of continuous processing?

正解：A


質問 # 31
Which MLflow component is used to log parameters, metrics, and artifacts during model training?

正解：B

解説：
MLflow Tracking records experiment runs including:
parameters
metrics
artifacts (models, plots, etc.)


質問 # 32
Which is a benefit of logging an input example with an MLflow model?

正解：D

解説：
Logging an input example with an MLflow model provides a concrete sample of the data format expected by the model. This helps serving applications and users understand the model's input structure and verify that inference requests are properly formatted when deploying or testing the model in production.


質問 # 33
A machine learning engineer wants to log and deploy a model as an MLflow pyfunc model. They have custom preprocessing that needs to be completed on feature variables prior to fitting the model or computing predictions using that model. They decide to wrap this preprocessing in a custom model class ModelWithPreprocess, where the preprocessing is performed when calling fit and when calling predict. They then log the fitted model of the ModelWithPreprocess class as a pyfunc model. Which statement is a benefit of this approach when loading the logged pyfunc model for downstream deployment?

正解：D


質問 # 34
......

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