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Databricks Certified Machine Learning Associate

「Databricks Certified Machine Learning Associate」の記事一覧

Hyperoptの`SparkTrials`を使用する際、並列度（parallelism）を高く設定しすぎると発生する可能性がある問題は何か。

過度な並列化はスケジューリングのオーバーヘッドや通信コストを増大させ、逆にパフォーマンスを悪化させ…

2026年3月8日

学習したモデルをMLflowに保存し、後でロード可能な状態にするための関数はどれか。

`log_model`関数は、指定されたフレームワークのモデルをMLflowの標準フォーマットで保存し、Artifactとし…

2026年3月8日

Databricksノートブックにおける「コラボレーション機能」の特徴はどれか。

リアルタイムの共同編集機能により、データサイエンティストとエンジニアが同じノートブック上で協力して…

2026年3月8日

Pandas API on Spark (`pyspark.pandas`) を使用する際、標準のPandasと異なり注意すべき点は何か。

分散処理の特性上、行の順序は保証されず、順序に依存する操作には明示的なソートが必要になる場合がある。

2026年3月8日

機械学習プロジェクトにおいて「Databricks Runtime Version」を固定することの重要性は何か。

ランタイムバージョンには特定のライブラリセットが含まれており、これを固定することで、いつ実行しても…

2026年3月8日

Unity Catalogにおける3層の名前空間の正しい構造はどれか。

Unity Catalogでは、最上位のCatalog、その下のSchema（Database）、そしてTable/Volumeという階層構造で…

2026年3月8日

Databricks AutoMLを実行する前に推奨されるデータ準備ステップはどれか。

適切な型定義とターゲットの特定、およびリーケージ（正解を含む列）の排除はAutoMLの成功に不可欠である。

2026年3月8日

Model Servingのエンドポイントに対して、外部から予測リクエストを送るための標準的なプロトコルは何か。

Model ServingはRESTエンドポイントを公開し、JSON形式のペイロードを受け取って予測結果を返す。

2026年3月8日

二値分類モデルの評価において、実際の正例（Positive）を正しく正例と予測できた割合を示す指標はどれか。

Recall（感度）は、実際がPositiveであるデータ全体の中で、どれだけ正しくPositiveと当てられたかの割合…

2026年3月8日

Feature Storeを使用することで解決される「Training-Serving Skew」とはどのような問題か。

Feature Storeはロジックを一元管理し、学習時と推論時で同一の特徴量値を提供することでSkewを防止する。

2026年3月8日