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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	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 2	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 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	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 5	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 6	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 7	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 8	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

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q123-Q128):

質問 # 123
A machine learning engineer needs to deliver predictions of a machine learning model in real-time. However, the feature values needed for computing the predictions are available one week before the query time.
Which of the following is a benefit of using a batch serving deployment in this scenario rather than a real-time serving deployment where predictions are computed at query time?

A. There is no advantage to using batch serving deployments over real-time serving deployments
B. Testing is not possible in real-time serving deployments
C. Querying stored predictions can be faster than computing predictions in real-time
D. Batch serving has built-in capabilities in Databricks Machine Learning
E. Computing predictions in real-time provides more up-to-date results

正解：D

質問 # 124
A machine learning engineer needs to deliver predictions of a machine learning model in real- time. However, the feature values needed for computing the predictions are available one week before the query time. Which feature is a benefit of using a batch serving deployment in this scenario rather than a real-time serving deployment where predictions are computed at query time?

A. There is no advantage to using batch serving deployments over real-time serving deployments
B. Testing is not possible in real-time serving deployments
C. Querying stored predictions can be faster than computing predictions in real-time
D. Batch serving has built-in capabilities in Databricks Machine Learning
E. Computing predictions in real-time provides more up-to-date results

正解：D

質問 # 125
Which of the following lists all of the model stages are available in the MLflow Model Registry?

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

正解：B

質問 # 126
After a data scientist noticed that a column was missing from a production feature set stored as a Delta table, the machine learning engineering team has been tasked with determining when the column was dropped from the feature set.
Which of the following SQL commands can be used to accomplish this task?

A. DESCRIBE
B. VERSION
C. TIMESTAMP
D. HISTORY
E. DESCRIBE HISTORY

正解：E

質問 # 127
A machine learning engineer is migrating a machine learning pipeline to use Databricks Machine Learning. They have programmatically identified the best run from an MLflow Experiment and stored its URI in the model_uri variable and its Run ID in the run_id variable. They have also determined that the model was logged with the name "model". Now, the machine learning engineer wants to register that model in the MLflow Model Registry with the name "best_model".
Which of the following lines of code can they use to register the model to the MLflow Model Registry?

A. mlflow.register_model(f"runs:/{run_id}/best_model", "model")
B. mlflow.register_model(model_uri, "model")
C. mlflow.register_model(model_uri, "best_model")
D. mlflow.register_model(run_id, "best_model")
E. mlflow.register_model(f"runs:/{run_id}/model")

正解：B

質問 # 128
......

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