Azure ML発展誤り発見
Azure Machine Learning（Azure ML）の以下の記述で誤っているものはどれか？
A.AutoMLを使用する場合、分類問題で使用するメトリクスは精度（Accuracy）、AUC、F1スコアなど複数から選択できる
✓ この記述は正しい。AutoMLは分類タスクで複数のメトリクスをサポートしており、プロジェクトの要件に応じて選択できる。
B.Azure MLの自動機械学習（AutoML）は、データセットに対して複数のアルゴリズムを自動的に試して最適なモデルを見つける機能である
✓ この記述は正しい。AutoMLはアルゴリズムを自動選択し、ハイパーパラメータ調整も実施して最適モデルを探索する。
C.Azure MLのコンピューティング クラスタでは、スケーリングは手動でのみ可能であり自動スケーリングには対応していない← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りです。Azure MLのコンピューティング クラスタは自動スケーリングに対応しており、ノード数を自動で調整して効率的にリソース管理ができます。
D.Azure MLワークスペースは、機械学習プロジェクトの中央統合環境として、データセット、モデル、実験などを管理する場所である
✓ この記述は正しい。Azure MLワークスペースは実験、モデル、計算リソースなどを一元管理する中核的なリソースである。
この問題のポイント
この記述が誤りです。Azure MLのコンピューティング クラスタは自動スケーリングに対応しており、ノード数を自動で調整して効率的にリソース管理ができます。
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