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주제소개
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주제 2
  • Identify that data can arrive out-of-order with structured streaming
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주제 3
  • Identify less performant data storage as a solution for other use cases
  • Describe why complex business logic must be handled in streaming deployments
주제 4
  • Identify the requirements for tracking nested runs
  • Describe an MLflow flavor and the benefits of using MLflow flavors
주제 5
  • Identify which code block will trigger a shown webhook
  • Describe the basic purpose and user interactions with Model Registry
주제 6
  • Describe concept drift and its impact on model efficacy
  • Describe summary statistic monitoring as a simple solution for numeric feature drift
주제 7
  • Describe model serving deploys and endpoint for every stage
  • Identify scenarios in which feature drift and
  • or label drift are likely to occur
주제 8
  • Describe the advantages of using the pyfunc MLflow flavor
  • Manually log parameters, models, and evaluation metrics using MLflow
주제 9
  • Identify a use case for HTTP webhooks and where the Webhook URL needs to come
  • Identify advantages of using Job clusters over all-purpose clusters
주제 10
  • Identify live serving benefits of querying precomputed batch predictions
  • Describe Structured Streaming as a common processing tool for ETL pipelines
주제 11
  • Create, overwrite, merge, and read Feature Store tables in machine learning workflows
  • View Delta table history and load a previous version of a Delta table

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