Azure ML定義問題
センサーデータから翌月の設備故障率を「パーセンテージ」で予測したい。適切な学習タイプと評価指標の組み合わせはどれか。
A.分類学習 / F1スコア
✗ 故障する/しないの2択ならば分類だが、故障率という「連続数値」の予測なので回帰が適切。
B.回帰学習 / MAEまたはRMSE← 正解
✓ 正解。パーセンテージという連続値を予測するため回帰を使用し、誤差を測るMAE/RMSEで評価する。
C.クラスタリング / シルエット係数
✗ グループ分けのタスク。数値を予測するタスクとは目的が根本的に異なる。
D.異常検出 / 適合率（Precision）
✗ 故障の異常発生検知ならAnomaly Detectorだが、数値予測（故障率）は回帰が一般的。
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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。