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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	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 2	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 3	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 4	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 5	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 6	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 7	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

>> Databricks-Machine-Learning-Professional復習過去問 <<

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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 has deployed a model recommender using MLflow Model Serving.
They now want to query the version of that model that is in the Production stage of the MLflow Model Registry. Which of the following model URls can be used to query the described model version?

A. https:///model/recommender/stage-production/invocations
B. The version number of the model version in Production is necessary to complete this task.
C. https:///model-serving/recommender/Production/invocations
D. https:///model/recommender/Production/invocations

正解：D

解説：
In MLflow Model Serving, the correct URL pattern to query a specific stage of a registered model is https:///model/<model_name>/<stage>/invocations Thus, to query the model named recommender in the Production stage, the proper endpoint is
https:///model/recommender/Production/invocations.
This allows direct access to the active production version without needing its version number.

質問 # 179
Which of the following describes the concept of MLflow Model flavors?

A. A convention that deployment tools can use to wrap preprocessing logic into a Model
B. A convention that MLflow Model Registry can use to version models
C. A convention that MLflow Model Registry can use to organize its Models by project
D. A convention that MLflow Experiments can use to organize their Runs by project
E. A convention that deployment tools can use to understand the model

正解：D

質問 # 180
A machine learning engineer needs to select a deployment strategy for a new machine learning application. The feature values are not available until the time of delivery, and results are needed exceedingly fast for one record at a time.
Which of the following deployment strategies can be used to meet these requirements?

A. Streaming
B. None of these strategies will meet the requirements.
C. Edge/on-device
D. Real-time
E. Batch

正解：D

質問 # 181
Which of the following is an advantage of using the python_function(pyfunc) model flavor over the built-in library-specific model flavors?

A. python_function can be used to store models in an MLmodel file
B. python_function can be used to deploy models in a parallelizable fashion
C. python_function can be used to deploy models without worrying about which library was used to create the model
D. python_function provides no benefits over the built-in library-specific model flavors
E. python_function can be used to deploy models without worrying about whether they are deployed in batch, streaming, or real-time environments

正解：B

質問 # 182
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 MLflow operation can the machine learning engineer use to accomplish this task?

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

正解：D

質問 # 183
......

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