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Databricks Certified Machine Learning Associate

「Databricks Certified Machine Learning Associate」の記事一覧

Lakehouse Monitoringにおいて、モデルの品質（Quality）モニタリングを設定するために必須となるデータは何か。

精度やリコールなどの品質メトリクスを計算するには、モデルの予測結果と対になる実際の正解データ（Groun…

2026年3月8日

Spark MLlibの学習ジョブが「OutOfMemoryError」で失敗する場合、最初に検討すべき対処法はどれか。

メモリ不足は、割当メモリを増やすか、データの並列度（パーティション）を上げて1タスクあたりのデータ量…

2026年3月8日

Unity Catalog環境でFeature Storeを使用する際、特徴量テーブルへの読み取りアクセス権限を制御するにはどうすればよいか。

Unity Catalog上のFeature Storeテーブルは通常のDeltaテーブルであるため、UCの標準的なSQL権限管理が適…

2026年3月8日

Pythonクライアントを使用して、登録済みモデルの特定のバージョンに「Staging」タグを付ける（エイリアスを設定する）正しい方法はどれか。

Unity Catalog対応のModel Registryでは、従来のStage（Staging/Production）の代わりにAlias（エイリアス…

2026年3月8日

`create_training_set`を実行した際、Feature Storeはどのような処理を行うか。

このメソッドは、モデル学習に必要な特徴量を特徴量ストアから取得し、観測データ（ラベル含む）と適切に…

2026年3月8日

PyTorchやTensorFlowのシングルノードコードを、変更を最小限に抑えてSparkクラスタ上で分散学習させるためのDatabricksツールはどれか。

`TorchDistributor`は、Sparkのバリア実行モードを利用して、PyTorchの分散学習プロセス（DDP等）をDatabr…

2026年3月8日

標準的なメトリクス（RMSE等）以外に、ビジネス固有のロジックでモデルを評価したい場合、MLflow `evaluate` APIで何を使用するか。

`mlflow.evaluate`にはカスタム関数を渡すことができ、予測結果と正解ラベルを使って独自のビジネスKPIな…

2026年3月8日

MLflow Recipes (旧 MLflow Pipelines) の主な目的は何か。

Recipesは、回帰や分類などのタスクごとに定義されたテンプレートを提供し、コードの構造化とキャッシュ活…

2026年3月8日

リアルタイムModel Servingにおいて、エンドポイントのレイテンシ（応答時間）がスパイクする原因として最も可能性が低いものはどれか。

モデルの精度（Accuracy）とレイテンシには直接的な因果関係はない。他の要因はすべて遅延の原因となり得…

2026年3月8日

Unity Catalogにおける「Volumes」は、機械学習ワークフローで主に何のために使用されるか。

Volumesはクラウドストレージ内のディレクトリをUnity Catalog管理下のファイルパスとして扱えるようにし…

2026年3月8日