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Databricks Certified Machine Learning Professional

「Databricks Certified Machine Learning Professional」の記事一覧

Databricks AutoMLが分類問題において、クラス間のデータ数が極端に異なる場合に自動的に適用しようとするサンプリング手法はどれか。

AutoMLはデータの分割（Train/Validation/Test）において、各クラスの比率を維持するために層化抽出（Stra…

2026年3月8日

Model Servingのエンドポイントにデプロイするモデルの依存ライブラリ（requirements）を指定する最も確実な方法はどれか。

MLflowでモデルをログする際、`conda_env`または`pip_requirements`引数を使用して依存関係を指定すると、…

2026年3月8日

自動ログ記録（Autologging）を使用せず、特定のカスタムメトリクスをトレーニングの各ステップ（エポック）ごとに記録したい場合に使用するメソッドはどれか。

`mlflow.log_metric`は、ステップ（step）引数を受け入れることができ、損失や精度などの時系列で変化する…

2026年3月8日

PipelineModelを保存し、後で別のSparkクラスタで読み込んで使用できるようにするメソッドの組み合わせはどれか。

Spark MLlibのモデル永続化は、`model.write().save("path")`で保存し、対応するクラスの`load("path")`メ…

2026年3月8日

MLパイプラインのジョブ実行が一時的なエラーで失敗した際に、失敗したタスクとその依存タスクのみを再実行する機能を何と呼ぶか。

Repair Run（修復実行）機能を使用すると、成功したタスクはスキップし、失敗したタスク以降のみを再実行…

2026年3月8日

Feature Storeのテーブルからデータを削除またはドロップする際、基礎となるDeltaテーブルとメタデータの整合性を保つための推奨される操作はどれか。

`FeatureStoreClient.drop_table`を使用することで、Feature Storeに登録されたメタデータと、基礎となるD…

2026年3月8日

Deltaテーブルに加えられた変更（追加・更新・削除）のみをストリームとして取得し、モデルの増分学習（Incremental Learning）に利用できる機能はどれか。

Change Data Feed (CDF) を有効にすると、テーブルへの行レベルの変更履歴を取得できるため、変更分のみを…

2026年3月8日

条件付き探索空間（例：モデルAの場合はパラメータX、モデルBの場合はパラメータY）を定義するために使用するHyperoptの関数はどれか。

`hp.choice`を使用し、選択肢の中に辞書やタプルとして入れ子になった探索空間を定義することで、条件付き…

2026年3月8日

Lakehouse Monitoringにおいて、デフォルトの統計情報以外に、ビジネス固有の指標（例：特定のカテゴリの割合など）を監視するために定義するものを何と呼ぶか。

Custom Metrics（カスタムメトリクス）を定義することで、標準プロファイルに含まれない独自の計算ロジッ…

2026年3月8日

Databricks AutoMLの実行時に、許容される最大のトレーニング時間を制限するために設定するパラメータはどれか。

`timeout_minutes`パラメータを指定することで、AutoMLの実験全体が実行される最大時間を分単位で制限でき…

2026年3月8日