Databricks-Machine-Learning-Professional認定資格試験 & Databricks-Machine-Learning-Professional受験資料更新版

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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	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 2	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 3	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 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	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 6	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 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	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	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 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	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

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q115-Q120):

質問 # 115
A machine learning engineer is monitoring label values for a production machine learning classification model. The engineer believes that the relative prevalence of the classes is becoming changing in more recent data. Which tool can the machine learning engineer use to assess their theory?

A. Kolmogorov-Smirnov (KS) test
B. One-way Chi-squared Test
C. Two-way Chi-squared Test
D. Jenson-Shannon distance

正解：B

解説：
A One-way Chi-squared Test is used to compare observed class distributions with expected distributions to determine if there has been a significant shift. This makes it suitable for detecting label drift in classification tasks, where the relative prevalence of classes may be changing over time.

質問 # 116
A machine learning engineering manager has asked all of the engineers on their team to add text descriptions to each of the model projects in the MLflow Model Registry. They are starting with the model project "model" and they'd like to add the text in the model_description variable.
The team is using the following line of code:

Which change does the team need to make to the above code block to accomplish the task?

A. Replace description with artifact
B. There no changes necessary
C. Add a Python model as an argument to update_registered_model
D. Replace client.update_registered_model with mlflow
E. Replace update_registered_model with update_model_version

正解：B

質問 # 117
A machine learning engineer is in the process of implementing a concept drift monitoring solution.
They are planning to use the following steps:
1. Deploy a model to production and compute predicted values
2. Obtain the observed (actual) label values
3. _____
4. Run a statistical test to determine if there are changes over time
Which of the following should be completed as Step #3?

A. None of these should be completed as Step #3
B. Retrain the model
C. Compute the evaluation metric using the observed and predicted values
D. Measure the latency of the prediction time
E. Obtain the observed values (actual) feature values

正解：A

質問 # 118
Which of the following is a benefit of logging a model signature with an MLflow model?

A. The schema of input data will be converted to match the signature
B. The model will have a unique identifier in the MLflow experiment
C. The model can be deployed using real-time serving tools
D. The model will be secured by the user that developed it
E. The schema of input data can be validated when serving models

正解：A

質問 # 119
Which of the following is a probable response to identifying drift in a machine learning application?

A. Sunsetting the machine learning application
B. Rebuilding the machine learning application with a new label variable
C. Retraining and deploying a model on more recent data
D. None of these responses
E. All of these responses

正解：D

質問 # 120
......

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