Azure MLプラットフォーム定義
Azure Machine Learningにおけるバッチエンドポイント（Batch Endpoint）の定義として最も正確なものはどれか？
A.大量のデータに対して非同期に推論を実行し、結果をまとめて返すエンドポイント← 正解
✓ 正解です。バッチエンドポイントは大量データの非同期推論用で、処理時間が長くても問題ないシナリオに適しています。
B.リアルタイムユーザーリクエストに対して即座に予測を返すエンドポイント
✗ それはオンラインエンドポイントです。リアルタイム推論は異なるエンドポイントタイプです。
C.複数のモデルをパラレルで評価して最高精度のモデルを自動選択するエンドポイント
✗ モデル自動選択はAutoMLやアンサンブル機能です。バッチエンドポイントの定義ではありません。
D.トレーニングジョブの進捗状況を監視するためのモニタリングエンドポイント
✗ 進捗監視はモニタリング機能です。エンドポイント自体の役割ではありません。
この問題のポイント
バッチエンドポイントは大量データの非同期推論用で、処理時間が長くても問題ないシナリオに適しています。
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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
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