Databricks-Machine-Learning-Professional最新資料 & Databricks-Machine-Learning-Professional的中関連問題

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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	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 2	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 3	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 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	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 6	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 7	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

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q26-Q31):

質問 # 26
A machine learning engineer is converting a Hyperopt-based hyperparameter tuning process from manual MLflow logging to MLflow Autologging. They notice that not all details and objects are automatically logged, and they will need to manually log some things. Which of the following will need to be manually logged when performing nested runs with Hyperopt and MLflow Autologging?

A. Best trial evaluation metric
B. Trial models
C. Evaluation metrics
D. Trial status
E. Hyperparameter values

正解：A

解説：
When using MLflow Autologging with Hyperopt and nested runs, the best trial evaluation metric is not automatically logged and must be logged manually. Autologging captures trial-level details like hyperparameters and evaluation metrics, but summarizing and logging the overall best trial's result is a manual responsibility of the engineer.

質問 # 27
Why is Delta Lake time travel useful in ML pipelines?

A. Smaller datasets
B. Model tuning
C. Reproducible training datasets
D. Faster model inference

正解：C

解説：
Time travel allows training on exact historical datasets.

質問 # 28
A Data Scientist is using Spark ML to train a model for detecting fraudulent transactions (1:
fraudulent, 0: non-fraudulent). To maximize the model's overall AUC (ROC) score, the Data Scientist wants to perform hyperparameter tuning on a Random Forest classifier. Due to budget constraints, the tuning process must be completed efficiently to avoid excessive compute costs.
Which approach will fulfill their needs?

正解：D

解説：
TrainValidationSplit evaluates each hyperparameter combination using a single train/validation split, which is significantly more compute-efficient than k-fold cross-validation. Using a BinaryClassificationEvaluator aligns directly with optimizing AUC (ROC) for a binary fraud detection task, making this approach well suited for maximizing model performance under budget and compute constraints.

質問 # 29
A data scientist has computed updated rows that contain new feature values for primary keys already stored in the Feature Store table features. The updated feature values are stored in the DataFrame features_df. They want to update the rows in features if the associated primary key is in features_df. If a row's primary key is not in features_df, they want the row to remain unchanged in features. Which code block can they use to perform this task using the Feature Store Client fs?

正解：A

解説：
To update existing rows based on primary keys while leaving other rows unchanged, the correct mode to use with fs.write_table() is "merge". This performs an upsert operation - updating rows where keys match and keeping others intact - making it ideal for updating feature values in a Feature Store table.

質問 # 30
Which MLflow operation can be used to log a plot that was generated during an MLflow run?

A. mlflow.log_visualization
B. None of these operations can accomplish the task.
C. mlflow.log_metric
D. mlflow.log_figure

正解：D

解説：
The mlflow.log_figure() operation is used to log plots or figures generated during an MLflow run. It takes a Matplotlib, Plotly, or similar figure object and saves it as an artifact in the MLflow tracking server, enabling visualization and later retrieval from the MLflow UI.

質問 # 31
......

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