Azure ML発展定義問題
Azure MLパイプラインを使う主な利点として正しくないものはどれか？
A.各ステップを独立して再実行・再利用できる
✗ キャッシュ機能により変更がないステップをスキップして効率的に再実行できる。
B.パイプライン全体をスケジュール実行できる
✗ スケジュールトリガーで定期的な再訓練・バッチ処理を自動化できる。
C.ステップ間でデータを自動的に受け渡しできる
✗ OutputとInputの接続でステップ間のデータ受け渡しを定義・自動化できる。
D.モデルの訓練精度が自動的に向上する← 正解
✓ 精度の向上はデータ・アルゴリズム・チューニングによる。パイプライン自体が精度を上げるわけではない。
「Azure ML発展」の他の問題
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。