AI-900重要概念応用
Azure Anomaly Detector を使用してサーバーのCPU使用率を監視している場合、過去3ヶ月間のデータで異常検出モデルを学習させた後、翌月に突然、レジャーシーズンに伴う正常な利用増加が起きました。モデルが新しい利用パターンを適応的に学習するためには、どのような運用上の対応が必要ですか？
A.自動的に学習されるため、ユーザーが特別な対応をする必要はない
✗ Anomaly Detector は事前に学習されたモデルであり、新しい正常パターンを自動的に適応学習することは設計上想定されていません。
B.新しいトレーニングデータを含めてモデルを再学習し、定期的に更新する必要がある← 正解
✓ 正解です。新しい利用パターンを異常ではなく正常として認識させるには、定期的にモデルを再学習・再デプロイして、季節性や傾向の変化に対応する必要があります。
C.複数の独立したモデルを並行運用し、投票ベースで異常判定する必要がある
✗ 複数モデルの並行運用は複雑な運用コストを増加させ、標準的なベストプラクティスではありません。
D.Anomaly Detector 単体では対応できないため、Azure Machine Learning に切り替える必要がある
✗ Anomaly Detector は定期的な再学習により十分に対応でき、Azure Machine Learning への切り替えは過度な対応です。
この問題のポイント
新しい利用パターンを異常ではなく正常として認識させるには、定期的にモデルを再学習・再デプロイして、季節性や傾向の変化に対応する必要があります。
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DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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