Azure MLプラットフォーム比較
Azure ML Computing Instanceと自動機械学習（AutoML）における役割の主な違いは何か？
A.Computing InstanceはUIを持たないコマンドラインツールで、AutoMLはGUIベースのツールである
✗ AutoMLもAzure ML Studio内でUIを備えており、この比較は誤りです。
B.Computing Instanceは計算環境であり、AutoMLはモデル開発プロセスの自動化機能である← 正解
✓ 正解です。Computing Instanceは機械学習開発用の仮想マシンであり、AutoMLはハイパーパラメータの自動調整やモデル選択を自動化する機能です。
C.Computing InstanceはPythonのみ対応で、AutoMLはRも対応している
✗ Computing InstanceはPythonとRの両方をサポートしており、説明が不正確です。
D.Computing InstanceはAzure ML内でのみ使用でき、AutoMLはスタンドアロンで使用できる
✗ AutoMLはAzure ML内の機能であり、スタンドアロンでは使用できません。
この問題のポイント
Computing Instanceは機械学習開発用の仮想マシンであり、AutoMLはハイパーパラメータの自動調整やモデル選択を自動化する機能です。
「Azure MLプラットフォーム」の他の問題
Azure MLのMLflowとの統合が提供する主な価値はどれか？Azure Machine Learning StudioとAzure Synapse Analyticsにおけるデータ…Azure ML PipelineとAzure Data Factoryパイプラインを比較した場合、用途の違いとして最も…Azure ML Designer（ドラッグアンドドロップインターフェース）とSDK（Python）を使用したモデル開発…Azure ML Compute ClusterとAzure Batch AIの違いを最も正確に表しているものはどれか？Azure ML Endpointのbatchエンドポイントとrealtimeエンドポイントの最大の機能的違いは何か？
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。