Databricks-Machine-Learning-Professional日本語版サンプル & Databricks-Machine-Learning-Professional無料試験

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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	更新されたモデルのパフォーマンスがより最近のデータで向上するかどうかをテストする更新されたモデルを再トレーニングしてデプロイすることがドリフトの解決策となる可能性がある時期を特定する
トピック 2	pyfunc MLflow フレーバーを使用する利点について説明する MLflow を使用してパラメーター、モデル、評価メトリクスを手動でログに記録する
トピック 3	他のユースケースのソリューションとしてパフォーマンスの低いデータストレージを特定するストリーミング展開で複雑なビジネスロジックを処理する必要がある理由を説明する
トピック 4	表示された Webhook をトリガーするコードブロックを特定する基本的な目的とモデルレジストリとのユーザーインタラクションを説明する
トピック 5	構造化ストリーミングではデータが順不同で到着する可能性があることを特定するモデルサービングがモデルのデプロイメントに 1 つの汎用クラスターをどのように使用するかを特定する
トピック 6	概念ドリフトとそのモデル有効性への影響について説明する数値特徴量ドリフトに対する簡単なソリューションとして概要統計モニタリングについて説明する
トピック 7	リアルタイム展開の必要性として JIT 機能の値を特定するすべての Webhook を一覧表示する方法と Webhook を削除する方法を説明する
トピック 8	事前計算されたバッチ予測をクエリすることのライブサービングの利点を特定する ETL パイプラインの一般的な処理ツールとしての構造化ストリーミングについて説明する
トピック 9	各段階のモデルサービングのデプロイとエンドポイントを説明する機能ドリフトやラベルドリフトが発生する可能性があるシナリオを特定する
トピック 10	ネストされた実行を追跡するための要件を特定する MLflow フレーバーと MLflow フレーバーを使用する利点について説明する

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Databricks-Machine-Learning-Professional無料試験 & Databricks-Machine-Learning-Professional試験問題解説集

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q58-Q63):

質問 # 58
A Machine Learning Engineer is building an application that requires low latency data lookups in response to a user's question following a RAG based search. They want to ensure their users can receive as recent data as possible for urgent requests, so data should not be more than a few minutes late. The underlying data is a large table that may contain hundreds of gigabytes of data. Which data serving approach will suit their use case?

A. Online tables with snapshot sync mode
B. Online tables with continuous sync mode
C. Online tables with triggered mode and a time series key
D. A fast database hosted in MLflow model serving

正解：B

解説：
Online tables with continuous sync mode are designed for low-latency serving while keeping data fresh within minutes. Continuous sync incrementally propagates updates from the large underlying table to the online store, ensuring near-real-time availability for RAG-based lookups without requiring full refreshes, which is ideal for urgent, freshness-sensitive queries on large datasets.

質問 # 59
A Data Scientist at a company with rapidly increasing sales has deployed a scikit-learn model in production, which is retrained weekly on a single-node cluster. During the most recent retraining, the job failed due to an out-of-memory error. Upon investigation, the Data Scientist discovered that the training data had increased to 700GB as a result of the company's expanding customer base. Which approach will reliably resolve this issue in the long term?

A. Wrap the current model training code as a Spark UDF and apply it to the Spark DataFrame to distribute model training across multiple nodes.
B. Refactor the code to use the DeepSpeed library to shard the scikit-learn model across multiple nodes, enabling distributed model training on large volumes of data
C. Increase the size of the current single-node cluster to handle the increase of data while minimizing the need for code refactoring
D. Refactor the code to use MLlib across multiple nodes, enabling distributed model training on large volumes of data

正解：D

解説：
Spark MLlib is designed for distributed model training on large-scale datasets and can natively handle hundreds of gigabytes of data across multiple nodes. Refactoring to MLlib enables the training workload to scale with data growth, avoids single-node memory limitations, and provides a reliable long-term solution as the company's data continues to expand.

質問 # 60
A machine learning engineer has developed a random forest model using scikit-learn and registered the model using MLflow. They now want to deploy that model in parallel. Which of the following operations can they use to create a function they can use to deploy the registered scikit- learn model in parallel?

A. mlflow.pyfunk.spark.udf
B. mlflow.sklearn.spark.udf
C. It is not possible to deploy a scikit-learn model in parallel.
D. mlflow.spark.pandas_udf

正解：B

解説：
The correct operation is mlflow.sklearn.spark_udf, which creates a Spark UDF from a registered scikit-learn model. This allows the model to be applied in parallel across a Spark DataFrame, enabling scalable batch inference using Spark.

質問 # 61
A Data Scientist is preparing a Spark ML pipeline on a customer dataset with numeric features age, annual_income, and transaction_count, each varying widely. Because the chosen algorithm requires inputs normalized to the [0,1] range, they need to apply the appropriate Spark ML transformer to these features. Which Spark ML transformer should the Data Scientist use to scale all features to the [0,1] range?

A. MinMaxScaler
B. MaxAbsScaler
C. RobustScaler
D. StandardScaler

正解：A

解説：
MinMaxScaler rescales each numeric feature to a fixed range, typically [0, 1], by subtracting the minimum value and dividing by the feature's range. This makes it the appropriate Spark ML transformer when an algorithm explicitly requires inputs normalized to the [0,1] interval.

質問 # 62
A Machine Learning Engineer needs to deploy a production ML workflow that includes an MLflow experiment for tracking model training runs, a registered model in Unity Catalog for version management, and a model serving endpoint for real-time inference. The team requires a unified configuration approach that ensures consistent deployment across development and production environments while adhering to infrastructure-as-code best practices. Which approach should the Machine Learning Engineer use to define all three components together?

A. Use Terraform to provision the infrastructure and then manually configure each ML component through the Databricks UI.
B. Use MLflow's deployment tools to create individual deployment configurations for each component, then orchestrate them using Databricks Jobs.
C. Create separate REST API calls for each component and run them sequentially using a shell script.
D. Define experiments, registered_models, and model_serving_endpoints resources in a Databricks Asset Bundle (DAB) configuration file.

正解：D

解説：
Databricks Asset Bundles allow experiments, Unity Catalog-registered models, and model serving endpoints to be defined declaratively in a single configuration. This provides a unified, version-controlled, infrastructure-as-code approach that ensures consistent deployment across environments and aligns with MLOps best practices.

質問 # 63
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