Azure MLOps定義
Azure MLにおいて、複数のモデルバージョンを管理し、その性能メトリクス（精度、精密度、再現率など）を自動的に記録・比較する仕組みを何と呼ぶか？
A.Model Experiment Tracking（モデル実験追跡）← 正解
✓ 正解です。実験追跡はメトリクス、パラメータ、ログを記録してモデルバージョン間の比較を可能にします。
B.Hyperparameter Tuning（ハイパーパラメータチューニング）
✗ ハイパーパラメータチューニングは最適なパラメータを探索するプロセスであり、複数バージョンの管理目的ではありません。
C.Feature Engineering（特徴エンジニアリング）
✗ 特徴エンジニアリングはデータ前処理の一部であり、モデルバージョン管理の概念ではありません。
D.Cross Validation（交差検証）
✗ 交差検証は単一モデルの汎化性能を評価する手法であり、複数バージョン管理とは異なります。
この問題のポイント
実験追跡はメトリクス、パラメータ、ログを記録してモデルバージョン間の比較を可能にします。
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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）
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DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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