Azure MLOps計算
Azure ML でモデル評価時の混同行列が以下の通りです：真陽性(TP)2,850、偽陽性(FP)450、偽陰性(FN)300、真陰性(TN)4,400。適合率(Precision)は何パーセント（小数点第1位）か？
A.86.4%← 正解
✓ 正解です。適合率(Precision) = TP ÷ (TP + FP) = 2,850 ÷ (2,850 + 450) = 2,850 ÷ 3,300 ≈ 0.8636 → 86.4%。
B.88.0%
✗ 計算が誤っています。適合率は TP ÷ (TP + FP) = 2,850 ÷ 3,300 = 86.4% であり、88.0% ではありません。
C.90.5%
✗ 計算が誤っています。90.5% は TP ÷ (TP + FP) の正しい計算結果ではありません。正解は 86.4% です。
D.93.3%
✗ 93.3% は再現率(Recall) = TP ÷ (TP + FN) = 2,850 ÷ (2,850 + 300) = 2,850 ÷ 3,150 ≈ 90.5% とも異なります。適合率は 86.4% です。
この問題のポイント
適合率(Precision) = TP ÷ (TP + FP) = 2,850 ÷ (2,850 + 450) = 2,850 ÷ 3,300 ≈ 0.8636 → 86.4%。
「Azure MLOps」の他の問題
Azure MLで「本番モデルのデータドリフトを定期的に検出して、精度低下前に再訓練アラートを出す」ために使う機能はどれ…Azure MLの「マネージドオンラインエンドポイント」でブルーグリーンデプロイを実現する機能はどれか？Azure MLにおける「バッチ推論パイプライン」と「リアルタイム推論エンドポイント」の主な違いは何か？Azure MLパイプラインの「Published Pipeline」と「Draft Pipeline」の主な使い分けの…Azure MLの「自動機械学習（AutoML）」と「ハイパーパラメータチューニング」の主な目的の違いは？Azure MLの「モデルレジストリ」と「モデルエンドポイント」の主な役割の違いは？
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。