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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
  • 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 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
  • 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 4
  • 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 5
  • 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 6
  • 他のユースケースのソリューションとしてパフォーマンスの低いデータ ストレージを特定する
  • ストリーミング展開で複雑なビジネス ロジックを処理する必要がある理由を説明する
トピック 7
  • 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 8
  • 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

>> Databricks-Machine-Learning-Professional合格内容 <<

DatabricksのDatabricks-Machine-Learning-Professional認定試験の最高問題集

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q45-Q50):

質問 # 45
A data scientist wants to log outlier feature data from a CSV file at path outlier_path with an MLflow run for model model. Which code block will accomplish this task inside of an existing MLflow run block?

正解：B

解説：
To log external files, such as a CSV containing outlier feature data, MLflow provides the mlflow.log_artifact() function. This function uploads the specified file or directory (outlier_path) as an artifact under the provided artifact path ("outlier-features.csv"). It is the correct way to associate data files with an MLflow run, whereas mlflow.log_model() is reserved for logging model objects, not arbitrary data.


質問 # 46
A Data Scientist is training a model to predict whether a customer will purchase a new product.
They are experimenting with many algorithm types (e.g., Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees) and hundreds of hyperparameter combinations. They are using MLflow to track their runs, but managing and distinguishing between runs has become difficult. They need an MLFIow technique that will organize and trace these experiments and that will follow commonly- accepted design patterns. Which technique will fulfill these requirements?

正解：D

解説：
Using parent runs for each algorithm and nested runs for the associated hyperparameter experiments follows a widely accepted MLflow experiment design pattern. This structure makes it easy to organize, compare, and trace large numbers of related runs, improving experiment management and interpretability when exploring many models and hyperparameter configurations.


質問 # 47
Which MLflow feature helps reproduce training runs?

正解：B

解説：
Tracking logs:
parameters
code version
metrics
artifacts
making runs reproducible.


質問 # 48
A Data Scientist at an online gaming company is creating a model to predict player churn. The company currently collects terabytes of player activity logs daily, which are stored in Databricks and processed for daily reporting. The Data Scientist has completed feature engineering and the resulting data is saved as a Delta Table with a size of 500GB. They need to next build the model for the most performant and cost-effective performance for Databricks. Which approach will do this?

正解：D

解説：
A 500GB Delta Table is far beyond what is practical to load into a single pandas DataFrame, and scaling pandas-based scikit-learn training across nodes is not the right fit for this workload. Using a Spark DataFrame with Spark ML's RandomForestClassifier leverages distributed data processing and distributed model training on a multi-node cluster, which is the most performant and cost-effective approach for large tabular datasets in Databricks.


質問 # 49
Which MLflow function registers a model to the registry?

正解：C

解説：
mlflow.register_model() promotes a model into the Model Registry.


質問 # 50
......

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