Azure MLプラットフォーム応用
Azure MLで複数の異なる機械学習フレームワーク（scikit-learn、TensorFlow、XGBoost）で訓練した3つのモデルを、同じテストデータセットで評価する場合、Azure ML上での最適な比較・管理方法はどれか？
A.各モデルを独立したAzure ML実験として登録し、メトリクスやアーティファクトをExperimentで一元管理して比較する← 正解
✓ 正解です。Azure MLのExperimentは複数フレームワークのモデルを統一的に追跡・比較し、メトリクス、パラメータ、アーティファクトを一元管理できる最適な方法。
B.3つのモデルを個別のリソースグループに分けて保存し、Blob Storageで別々に管理する
✗ リソースグループ分割とBlob Storage個別管理は、モデル比較の視認性を失い、運用が複雑化する。Azure MLの機能を活用していない。
C.フレームワークが異なるため、直接比較することはできず、それぞれ独立して運用する必要がある
✗ 異なるフレームワークでも、同じメトリクス（精度、F1スコアなど）で比較可能。Azure MLはフレームワーク横断的な比較をサポート。
D.3つのモデルを単一のNotebookセル内で順次実行し、手動で精度を記録する
✗ 手動記録は誤記やバージョン管理の問題を招き、本番環境では非推奨。自動追跡が必須である。
この問題のポイント
Azure MLのExperimentは複数フレームワークのモデルを統一的に追跡・比較し、メトリクス、パラメータ、アーティファクトを一元管理できる最適な方法。
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