難問チャレンジ計算
Azure MLの分類モデル評価において、以下のデータが得られました：真陽性（TP）=180、偽陽性（FP）=20、偽陰性（FN）=45、真陰性（TN）=755。このモデルの精度（Accuracy）は何パーセントか？
A.約82.5%
✗ 82.5%は誤った計算結果です。正しい精度は(180+755)/1000 = 93.5%です。
B.約90.0%
✗ 90.0%は概算値として近いですが、正確な計算値ではありません。
C.約93.5%← 正解
✓ 正解です。精度 = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN) = (180 + 755) / (180 + 20 + 45 + 755) = 935/1000 = 93.5%です。
D.約89.4%
✗ 89.4%は再現率（Recall）の計算に近い値ですが、精度ではありません。
この問題のポイント
精度 = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN) = (180 + 755) / (180 + 20 + 45 + 755) = 935/1000 = 93.5%です。
「難問チャレンジ」の他の問題
Azure MLのAutoMLで「分類タスク」を実行する際、不均衡データへの対処として自動的に行われることはどれか？「Transformer」の「Self-Attention」メカニズムが解決した従来のRNNの問題はどれか？RAGシステムで「ユーザーの質問に最も関連する文書を検索する」際に使うベクターの種類はどれか？Azure OpenAI Serviceのデプロイメント設定で「TPM（Tokens Per Minute）」と「RPM…「Differential Privacy（差分プライバシー）」をMLに適用する主な目的はどれか？Azure MLの「Prompt flow」を使うのに最も適したユースケースはどれか？
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。