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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	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 2	HTTP Webhook の使用例と Webhook URL が必要な場所を特定する汎用クラスターよりもジョブクラスターを使用する利点を特定する
トピック 3	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 4	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 5	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 6	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 7	機械学習ワークフローでのフィーチャーストアテーブルの作成、上書き、マージ、読み取りデルタテーブル履歴の表示と以前のバージョンのデルタテーブルの読み込み
トピック 8	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 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

>> Databricks-Machine-Learning-Professionalテストサンプル問題 <<

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q12-Q17):

質問 # 12
What is commonly monitored in deployed ML models?

A. Code style
B. Model drift and prediction quality
C. GPU usage only
D. Notebook formatting

正解：B

解説：
Production ML systems monitor:
data drift
model drift
prediction accuracy.

質問 # 13
A machine learning engineer wants to deploy a model for real-time serving using MLflow Model Serving. For the model, the machine learning engineer currently has one model version in each of the stages in the MLflow Model Registry. The engineer wants to know which model versions can be queried once Model Serving is enabled for the model.
Which of the following lists all of the MLflow Model Registry stages whose model versions are automatically deployed with Model Serving?

A. None. Staging. Production. Archived
B. [None. Staging. Production
C. Production
D. Staging. Production
E. Staging. Production. Archived

正解：D

質問 # 14
A data scientist has developed a scikit-learn random forest model model, but they have not yet logged model with MLflow. They want to obtain the input schema and the output schema of the model so they can document what type of data is expected as input. Which of the following MLflow operations can be used to perform this task?

A. mlflow.models.schema.infer_schema
B. mlflow.models.signature.infer_signature
C. mlflow.models.Model.get_input_schema
D. mlflow.models.Model.signature
E. There is no way to obtain the input schema and the output schema of an unlogged model.

正解：B

質問 # 15
A Machine Learning Engineer is conducting hyperparameter tuning for multiple XGBoost models using Ray Tune on Databricks. They want to integrate MLflow tracking to monitor their experiments and need to ensure proper authentication. The engineer has Ray 2.41 installed and wants to use both Ray Tune and MLflow together in their distributed tuning workflow. They have to configure Databricks to run the hyperparameter optimization with MLflow integration. Which set of configuration steps will do this?

A. Configure DATABRICKS_HOST and DATABRICKS_TOKEN environment variables before calling setup_ray_cluster().
B. Install the MLflow Ray plugin using %pip install mlflow-ray and configure the workspace connection.
C. Set MLFLOW_TRACKING_URI and MLFLOW_EXPERIMENT_TD environment variables before initializing Ray.
D. Enable MLflow autologging with mlflow.ray.autolog() and set the tracking server URI.

正解：A

解説：
When using Ray Tune with MLflow on Databricks, Ray workers must be able to authenticate back to the Databricks workspace to log runs to MLflow Tracking. Setting the DATABRICKS_HOST and DATABRICKS_TOKEN environment variables before initializing the Ray cluster ensures all Ray processes can securely communicate with Databricks and correctly log MLflow experiments during distributed hyperparameter tuning.

質問 # 16
A data scientist set up a machine learning pipeline to automatically log feature importance data from a CSV with each run. They now want to view the feature importance data in Databricks.
Which location in Databricks will show this data?

A. The Artifacts section of the MLflow Run page
B. The Data section of the MLflow Run page/span>
C. The MLflow Model Registry Model page
D. The Artifacts section of the MLflow Experiment page

正解：A

解説：
When a data scientist logs feature importance data (e.g., as a CSV or JSON file) using MLflow, it is stored as an artifact of that specific run. These artifacts are visible under the Artifacts section of the MLflow Run page in Databricks, where users can view or download the logged files associated with that particular experiment run.

質問 # 17
......

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