Azure ML定義問題
回帰モデルの評価指標でMAEと比べてRMSEを使う主な利点はどれか。
A.計算速度がMAEより常に速い
✗ 計算コストはRMSEのほうが二乗計算分わずかに多い。速度が利点ではない。
B.外れ値に対してMAEより感度が低い
✗ 誤り。誤差を二乗するRMSEは外れ値に対してMAEより感度が「高い」。
C.大きな誤差にMAEより厳しいペナルティを与える← 正解
✓ 正解。誤差を二乗するため大きなズレがある場合に指標が悪化しやすく精度を厳しく評価できる。
D.0〜1の範囲で常に正規化された値を出力する
✗ RMSEはデータのスケールに依存した値をとる。0〜1の正規化は行わない。
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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。