Azure ML応用
Azure Machine Learning で訓練済み回帰モデルを本番デプロイした後、モデル監視ダッシュボードで「平均絶対誤差（MAE）が訓練時の 0.8 から本番環境で 2.3 に悪化した」ことを検出した。この悪化が外部要因由来（データドリフト）か、モデル設計由来（正則化不足）かを判断するための最初の確認ステップはどれか？
A.本番データの入力特徴量の分布を訓練データと比較し、統計的に有意な変化がないか確認する← 正解
✓ 正解です。本番データドリフト検出が最初のステップです。入力特徴量の分布変化が見られればデータドリフト、見られなければモデル設計に問題がある可能性が高いです。
B.エンドポイントのコンピューティングリソース使用率を確認し、リソース不足が精度低下を招いていないか調べる
✗ リソース不足があればレイテンシ増加やタイムアウトになりますが、システムリソースは予測精度そのものに直接影響しません。
C.モデルの隠れ層のニューロン数を削減し、正則化を強化したモデルを再度訓練する
✗ まず原因を特定せずに設計変更するのは実験的で非効率です。データドリフト確認が先です。
D.デプロイされたモデルのバージョンが訓練時のバージョンと一致しているか、バージョン管理ログで確認する
✗ バージョン確認は重要ですが、これが精度変化を招いた場合はモデル交換で対応でき、監視データ分析ではありません。
この問題のポイント
本番データドリフト検出が最初のステップです。入力特徴量の分布変化が見られればデータドリフト、見られなければモデル設計に問題がある可能性が高いです。
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IT・クラウド の関連資格
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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
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