Azure MLOps定義
Azure MLで本番環境にデプロイされたモデルについて、推論リクエストの入出力データとモデルの予測結果を継続的に記録し、問題検出に活用する仕組みを何と呼ぶか？
A.Model Logging（モデルログ記録）
✗ モデルログ記録は単なるトレース出力であり、本番環境での継続的な性能監視とは異なります。
B.Model Monitoring（モデル監視）← 正解
✓ 正解です。モデル監視はデータドリフト、概念ドリフト、パフォーマンス低下を検出するための継続的な観測です。
C.Model Validation（モデル検証）
✗ モデル検証は訓練後の一度きりのテストプロセスであり、本番後の継続的監視ではありません。
D.Model Governance（モデルガバナンス）
✗ モデルガバナンスはモデルのライセンス、コンプライアンス、アクセス管理など統治的側面を指します。
この問題のポイント
モデル監視はデータドリフト、概念ドリフト、パフォーマンス低下を検出するための継続的な観測です。
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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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