難問チャレンジ定義問題
Azure MLのAutoMLで「分類タスク」を実行する際、不均衡データへの対処として自動的に行われることはどれか？
A.データを自動で均等に削除してクラス数を揃える
✗ データを無断で削除することはない。元データを保持したまま評価指標の工夫で対処する。
B.AUC_weightedなどクラス不均衡に強い評価指標が自動で選択される← 正解
✓ 正解。AutoMLは不均衡データに対してAUC_weightedやF1_macroなど各クラスを均等に重視する指標を選択する。
C.陽性サンプルを自動で10倍増幅させる
✗ SMOTEなどのオーバーサンプリングは自動適用されない場合がある。10倍固定増幅は行わない。
D.常に精度（Accuracy）のみで評価される
✗ 不均衡データでのAccuracy単独評価は少数クラスを無視する問題があり、AutoMLはこれを避ける。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。