Azure MLプラットフォーム比較
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において、主な相違点は何か?
A.Designerはコード記述が不要で視覚的に開発でき、SDKはコード記述が必要である← 正解
✓ 正解です。Designerはノード接続による直感的開発が可能で、SDKはPythonコードを記述して開発する必要があります。
B.DesignerはLinuxのみ対応で、SDKはWindowsのみ対応している
✗ 両者ともプラットフォーム非依存で、OSによる区別ではありません。
C.Designerは回帰モデルのみ対応で、SDKは分類モデルのみ対応している
✗ どちらも回帰・分類など複数のモデルタイプに対応しており、この説明は誤りです。
D.Designerは有料で、SDKは無料である
✗ 両方ともAzure MLの機能として提供されており、課金モデルに差はありません。
この問題のポイント
Designerはノード接続による直感的開発が可能で、SDKはPythonコードを記述して開発する必要があります。
「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 Computing Instanceと自動機械学習(AutoML)における役割の主な違いは何か?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 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。