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Databricks Certified Machine Learning Associate

「Databricks Certified Machine Learning Associate」の記事一覧

ABテストを実施する際、モデルAとモデルBにトラフィックを振り分ける主な目的は何か。

ABテストは、新旧モデルや異なるモデルを実環境で並行稼働させ、実効果（クリック率やコンバージョンなど…

2026年3月8日

Databricksにおける「Feature Engineering in Unity Catalog」の利点はどれか。

Unity Catalogに統合されることで、特徴量の発見、ガバナンス、リネージ追跡がデータ資産と同じレベルで管…

2026年3月8日

モデルのモニタリングにおいて、モデルの出力（予測値）の分布が学習時と大きく異なることを検知する場合、何を監視しているか。

予測ドリフトは、モデルが予測した結果の統計的分布が、学習時や基準期間と比べて乖離している状態を指す。

2026年3月8日

MLflow Modelsにおける「Flavor（フレーバー）」の意味として適切なものはどれか。

Flavorは、Python関数(`python_function`)やSpark ML(`spark`)など、モデルをロードして使用するためのイ…

2026年3月8日

バッチ推論（Batch Inference）の特徴として正しいものはどれか。

バッチ推論は、蓄積されたデータに対して高スループットで一括処理を行う方式で、コスト効率が良い。

2026年3月8日

ハイパーパラメータチューニングにおいて、`CrossValidator`が行う処理はどれか。

交差検証（Cross Validation）はデータをk分割し、それぞれを検証用データとして使うことで、より信頼性の…

2026年3月8日

Databricksの「Bamboolib」や「Data Profile」機能が提供する価値は何か。

これらはローコード/ノーコードツールであり、UI操作だけでデータの分布確認や品質チェック、可視化を可能…

2026年3月8日

モデルサービング（Model Serving）において、モデルのエンドポイントが停止することなく新しいバージョンに切り替わるデプロイ手法はどれか。

ゼロダウンタイムデプロイメントは、リクエストを落とすことなくシームレスに新しいモデルへトラフィック…

2026年3月8日

「モデルドリフト（Model Drift）」とはどのような現象か。

環境変化により入力データの傾向が変わったり、入力と出力の関係性が変わることで予測性能が落ちる現象。

2026年3月8日

Feature Storeにおいて「オンラインストア（Online Store）」が必要になるシナリオはどれか。

オンラインストアはKey-Valueストアなどに最新の特徴量を公開し、リアルタイム推論時の高速なルックアップ…

2026年3月8日