Azure ML定義問題
Azure MLのAutoMLが複数のモデルを試した後、最終的に最良モデルを選ぶ基準として使われる指標の例として正しいのはどれか？
A.訓練にかかった時間が最も短いモデル
✗ 訓練速度はAutoMLの優先基準ではない。精度指標を基に選択される。
B.指定した主要評価指標（例：AUC・RMSE）が最も優れたモデル← 正解
✓ 正解。ユーザーが指定した最適化指標（分類ならAUC、回帰ならRMSEなど）を基に最良モデルを選ぶ。
C.最も少ないパラメータ数のモデル
✗ モデルの軽量さはAutoMLの選定基準ではなく、別途モデル圧縮で対応する。
D.最初に試したアルゴリズムのモデル
✗ AutoMLは複数アルゴリズムをランダムまたはBayesian最適化で試し最良を返す。先着順ではない。
「Azure ML」の他の問題
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。