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2024 Databricks Machine Learning Professional시험덤프-killtest
Databricks Machine Learning Professional시험덤프인증 시험은 개인의 Databricks 인증덤프 Databricks Machine Learning 사용 능력과 프로덕션 작업에서 고급 기계 학습을 수행하는 능력을 평가합니다. 여기에는 기계 학습 실험을 추적, 버전 제어, 관리하고 기계 학습 모델 수명주기를 관리하는 기능이 포함됩니다. 또한 인증 시험은 기계 학습 모델 배포를 위한 전략을 구현하는 능력을 평가합니다. 마지막으로 지원자는 데이터 드리프트를 감지하기 위한 모니터링 솔루션을 구축하는 능력을 평가받게 됩니다. 이 인증 시험에 합격한 개인은 Databricks Machine Learning을 사용하여 고급 기계 학습 엔지니어링 작업을 수행해야 합니다.
시험 세부정보
유형: 감시 인증
질문 수: 60개의 객관식 질문
제한 시간: 120분
등록비: $200
언어: 영어
배송방법 : 온라인 감독
전제 조건: 없음, 그러나 관련 교육을 적극 권장함
권장 경험: 시험 지침에 설명된 기계 학습 작업을 수행한 1년 이상의 실무 경험
유효기간 : 2년
재인증: 인증 상태를 유지하려면 재인증이 필요합니다. Databricks 인증은 발급일로부터 2년 동안 유효합니다.
Databricks Machine Learning Professional 시험덤프자료
1. Which of the following Databricks-managed MLflow capabilities is a centralized model store?
A.Models
B.Model Registry
C.Model Serving
D.Feature Store
E.Experiments
Answer: C
2. A machine learning engineer wants to log and deploy a model as an MLflow pyfunc model. They have custom preprocessing that needs to be completed on feature variables prior to fitting the model or computing predictions using that model. They decide to wrap this preprocessing in a custom model class ModelWithPreprocess, where the preprocessing is performed when calling fit and when calling predict. They then log the fitted model of the ModelWithPreprocess class as a pyfunc model.
Which of the following is a benefit of this approach when loading the logged pyfunc model for downstream deployment?
A.The pvfunc model can be used to deploy models in a parallelizable fashion
B.The same preprocessing logic will automatically be applied when calling fit
C.The same preprocessing logic will automatically be applied when calling predict
D.This approach has no impact when loading the logged Pvfunc model for downstream deployment
E.There is no longer a need for pipeline-like machine learning objects
Answer: E
