Azure ML定義問題
機械学習のプロセスで「評価用データセット（テストデータ）」を使う主な目的はどれか？
A.モデルの重みを更新して学習を進めるため
✗ 重みの更新は訓練データを使って行う。テストデータは学習に使わない。
B.訓練済みモデルが未知データへどれだけ汎用性があるか確認するため← 正解
✓ 正解。モデルが訓練に使っていないデータで評価することで汎化性能を客観的に測定できる。
C.データの欠損値を補完するため
✗ 欠損値補完は前処理の工程。モデル評価そのものとは別のステップ。
D.特徴量の選択を自動で行うため
✗ 特徴量選択はモデル構築前の工程。評価用データセットの主目的ではない。
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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。