Databricks-Machine-Learning-Professional German, Databricks-Machine-Learning-Professional Prüfung

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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional Prüfungsplan:

Thema	Einzelheiten
Thema 1	Identify live serving benefits of querying precomputed batch predictions Describe Structured Streaming as a common processing tool for ETL pipelines
Thema 2	Describe the advantages of using the pyfunc MLflow flavor Manually log parameters, models, and evaluation metrics using MLflow
Thema 3	Test whether the updated model performs better on the more recent data Identify when retraining and deploying an updated model is a probable solution to drift
Thema 4	Describe model serving deploys and endpoint for every stage Identify scenarios in which feature drift and or label drift are likely to occur
Thema 5	Identify less performant data storage as a solution for other use cases Describe why complex business logic must be handled in streaming deployments
Thema 6	Identify a use case for HTTP webhooks and where the Webhook URL needs to come Identify advantages of using Job clusters over all-purpose clusters
Thema 7	Create, overwrite, merge, and read Feature Store tables in machine learning workflows View Delta table history and load a previous version of a Delta table

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Databricks Certified Machine Learning Professional Databricks-Machine-Learning-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen (Q72-Q77):

72. Frage
Which stage in the MLflow Model Registry is typically used for models currently serving production traffic?

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

Antwort: D

Begründung:
In MLflow Model Registry stages:
Staging -> testing before release
Production -> serving real users
Archived -> retired models

73. Frage
A machine learning engineer is manually refreshing a model in an existing machine learning pipeline. The pipeline uses the MLflow Model Registry model "project". The machine learning engineer would like to add a new version of the model to "project".
Which of the following MLflow operations can the machine learning engineer use to accomplish this task?

A. MlflowClient.get_model_version
B. MlflowClient.update_registered_model
C. mlflow.add_model_version
D. The machine learning engineer needs to create an entirely new MLflow Model Registry model
E. mlflow.register_model

Antwort: B

74. Frage
A data scientist has developed a model to predict ice cream sales using the expected temperature and expected number of hours of sun in the day. However, the expected temperature is dropping beneath the range of the input variable on which the model was trained.
Which of the following types of drift is present in the above scenario?

A. Concept drift
B. None of these
C. Feature drift
D. Label drift
E. Prediction drift

Antwort: C

75. Frage
A data scientist has written a function to track the runs of their random forest model. The data scientist is changing the number of trees in the forest across each run. Which of the following MLflow operations is designed to log single values like the number of trees in a random forest?

A. mlflow.log_param
B. mlflow.log_model
C. mlflow.log_artifact
D. There is no way to store values like this.
E. mlflow.log_metric

Antwort: E

76. Frage
A machine learning engineer wants to move their model version model_version for the MLflow Model Registry model model from the Staging stage to the Production stage using MLflow Client client. Which of the following code blocks can they use to accomplish the task?

Antwort: C

77. Frage
......

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