AI-300 Microsoft AI-300 (Machine Learning (MLOps) Engineer Associate) 51-60
Q51.ある小売企業の運用チームは、分類モデルを本番環境にデプロイし、日々届く顧客データをスコアリングしています。数週間が経過した頃、エンドポイント自体は正常に稼働しているにもかかわらず、予測の挙動に想定外の変化が見られると事業部門から指摘...
AI-300
AI-300 AI-300 Microsoft AI-300 (Machine Learning (MLOps) Engineer Associate) 41-50
Q41.ある企業は、複数の運用ワークロードを支えるため、Microsoft Foundryで生成AIソリューションを展開しています。この企業には、次のワークロード要件があります。・一方のワークロードはリアルタイム性が高く待機時間に敏感で、グ...
AI-300 Microsoft AI-300 (Machine Learning (MLOps) Engineer Associate) 31-40
Q31.ある開発チームは、新しい社内向けAI機能の基盤として、大規模な基盤モデルをMicrosoft Foundryへ配置しようとしています。社内の複数の事業部門が、それぞれ異なる業務アプリケーションから同じモデルを呼び出します。応答の待機...
AI-300 Microsoft AI-300 (Machine Learning (MLOps) Engineer Associate) 21-30
Q21.あるデータチームでは、Python SDK v2を用いてworkspace1という名称のAzure Machine Learningワークスペースを運用しています。このworkspace1の既定データストアには、sample_dat...
AI-300 Microsoft AI-300 (Machine Learning (MLOps) Engineer Associate) 11-20
Q11.ある回帰モデルが本番環境のオンラインエンドポイントにデプロイされ、継続的に推論結果を返しています。事業部門の担当者から、モデルの予測品質に変化が見られるという指摘が寄せられました。エンドポイント自体は正常に稼働しており、応答も返して...
AI-300 Microsoft AI-300 (Machine Learning (MLOps) Engineer Associate) 1-10
Q1.ある開発チームは、モデル構築の段階で対話型の実験を進めています。あわせて、モデル学習のためにスケーラブルなジョブも稼働させています。このチームは、必要に応じてコンピューティングリソースを拡張できるようにしつつ、費用は可能な限り低く抑え...