Azure ML誤り発見
Azure MLで訓練データと本番データの特性が異なる場合に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。
A.訓練時と本番時でデータ分布が大きく異なる現象をデータドリフトと呼び、モデルの予測精度の低下につながる。
✓ この記述は正しい。データドリフトは機械学習モデルの実装後に発生する主要な問題の一つである。
B.データドリフトを検出するためには、本番環境でのモデル予測結果と実績値を継続的に監視する仕組みが必要である。
✓ この記述は正しい。継続的な監視はドリフト検出の基本的なアプローチである。
C.データドリフトが発生した場合、新しいデータを使用して常にモデルの再訓練を実施する必要があり、モデルの選別や評価は不要である。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りです。ドリフト検出後は、単に再訓練するだけでなく、複数のモデル候補を評価して最適なものを選択する、より慎重なアプローチが必要です。
D.Azure MLのMonitoring機能を使用することで、本番環境のデータドリフトを自動検出し、アラートを設定することができる。
✓ この記述は正しい。Azure MLのMonitoringはドリフト検出とアラート機能を提供する。
この問題のポイント
この記述が誤りです。ドリフト検出後は、単に再訓練するだけでなく、複数のモデル候補を評価して最適なものを選択する、より慎重なアプローチが必要です。
「Azure ML」の他の問題
Azure Machine Learning DesignerとAutomated MLの違いとして正しいものはどれか？Azure MLで「注文ごとに即時で詐欺判定を返すAPI」と「月末に100万件を一括処理するAPI」に対してそれぞれ適切…Azure MLのモデルレジストリの主な目的はどれか？Azure MLのResponsible AI ダッシュボードで確認できる分析として含まれないものはどれか？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…Azure Machine Learningで複数のアルゴリズムとパラメータを自動試行し、特定データに最適なモデルを特定…
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。