Azure ML誤り発見
Azure Machine Learningのモデル管理に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。
A.モデルレジストリはモデルのバージョン管理や系統管理を行い、本番環境へのデプロイに必要なメタデータを保持する。
✓ この記述は正しい。Azure MLのモデルレジストリはバージョン管理、メタデータ保持、デプロイ管理を行う中核機能である。
B.Responsible AI ダッシュボードはモデルの公平性や説明可能性を分析するツールであり、データドリフトの検出も主な機能である。
✓ この記述は正しい。Responsible AI ダッシュボードは公平性、説明可能性、データドリフトなど複合的な分析を提供する。
C.デプロイされたモデルはリアルタイムエンドポイント経由でのみ推論結果を返すことができ、バッチ処理での利用はできない。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りです。Azure MLのモデルは「リアルタイムエンドポイント」と「バッチエンドポイント」の両方をサポートしており、バッチ処理での大量推論も可能です。
D.モデルのMonitoringでは本番環境でのデータドリフトを検出し、モデルの精度低下を事前に警告することができる。
✓ この記述は正しい。Monitoringはドリフト検出と精度低下の警告機能を備えている。
この問題のポイント
この記述が誤りです。Azure MLのモデルは「リアルタイムエンドポイント」と「バッチエンドポイント」の両方をサポートしており、バッチ処理での大量推論も可能です。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
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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。