Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional模擬解説集 & Databricks-Machine-Learning-Professional教育資料

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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
  • 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 3
  • 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 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
  • 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
トピック 6
  • 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 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
  • 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
  • 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 11
  • 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

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q178-Q183):

質問 # 178
A machine learning engineer is attempting to create a webhook that will trigger a Databricks Job job_id when a model version for model model transitions into any MLflow Model Registry stage.
They have the following incomplete code block:

Which lines of code can be used to fill in the blank so that the code block accomplishes the task?

正解：C


質問 # 179
A Machine Learning Engineer has a production AI model that predicts fraudulent transactions in real time. This model is integrated into critical business workflows and any downtime could result in significant financial loss and regulatory penalties. The engineer needs to deploy a new, improved version of the model to production to replace the existing model. The bank's fairness policy requires that all transactions be exposed to the same model at any given time. Additionally, the deployment must meet the following requirements:
- Zero downtime: The fraud detection service must remain continuously
available to users and downstream systems.
- Immediate rollback: If the new model causes issues, you must be able
to revert to the previous version instantly.
Which deployment strategy meets these requirements?

正解：A

解説：
Blue-green deployment maintains two fully operational production environments and switches all traffic from the old model to the new model at once. This guarantees zero downtime and ensures that all transactions are handled by the same model version at any given time. If issues arise, traffic can be immediately switched back to the previous environment, enabling instant rollback while meeting strict fairness and availability requirements.


質問 # 180
Why is Delta Lake time travel useful in ML pipelines?

正解：B

解説：
Time travel allows training on exact historical datasets.


質問 # 181
A machine learning engineer has developed the following custom model class with preprocessing logic to combine two columns:

However, instances of this class are unable to compute predictions.
Which set of changes will update the class so predictions can be computed while continuing to apply the preprocessing logic?

正解：D

解説：
The issue is that the predict() method does not apply the same preprocessing as the fit() method.
During training, the model uses preprocessed data (via self.preprocess_input()), but during prediction, it directly uses raw input. This mismatch causes prediction errors because the model expects preprocessed input.
By updating the predict() method to call self.preprocess_input(model_input.copy()), both training and prediction use consistent feature transformations, allowing predictions to be computed successfully.


質問 # 182
A Machine Learning Engineer needs to build a time series model. In Databricks, they have created isolated environments in different workspaces for development, staging, and production.
To manage this model, they are planning on using a "deploy code" strategy. They are concerned that the model trained in development will not remain consistent across environments, due to differences in the dependencies installed. What can they do to ensure that the model is trained with the same packages?

正解：B

解説：
Using the same Databricks Runtime across environments ensures a consistent base environment, and installing dependencies from a lock file guarantees identical package versions during training. This combination follows best practices for deploy-code workflows by making the training environment reproducible and preventing dependency drift between development, staging, and production.


質問 # 183
......

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