Azure ML比較
Azure ML の「トレーニングラン」と「パイプラインラン」の主な違いとして正しいものはどれか？
A.トレーニングランは単一のモデル訓練ジョブであり、パイプラインランは前処理→訓練→評価など複数ステップを組み合わせたワークフローである← 正解
✓ 正解です。トレーニングランはシングルジョブ、パイプラインランは複数ステップの再利用可能なワークフロー定義です。
B.パイプラインランは 1 台のマシンでのみ実行可能であり、トレーニングランは複数マシンでの分散実行に対応している
✗ 誤りです。パイプラインランは Compute Cluster での分散実行に対応しています。
C.トレーニングランの結果は保存できないが、パイプラインランは自動的にメタデータが記録される
✗ 誤りです。トレーニングランの結果も Azure ML メトリクスとして記録・追跡されます。
D.パイプラインランはモデル評価までを含まず、トレーニングランだけがモデルの最終評価を行う
✗ 誤りです。パイプラインランも評価ステップを含むことができ、両者の機能に違いはありません。
この問題のポイント
トレーニングランはシングルジョブ、パイプラインランは複数ステップの再利用可能なワークフロー定義です。
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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
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