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AI-300 · Preguntas de ejemplo
6 preguntas reales del banco de AI-300 de CertifyDeck, repartidas por los dominios del temario oficial de Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate, con la respuesta correcta y la explicación completa de por qué las demás opciones no lo son. Son preguntas originales redactadas a partir del temario público, no dumps, y tienen el mismo estilo que encontrarás en los tests de práctica y en el simulador.
Respuesta correcta: A. Crear o actualizar el área de trabajo de Azure Machine Learning
Crear o actualizar el área de trabajo de Azure Machine Learning es adecuado porque su finalidad principal es establecer el recurso central para administrar activos, trabajos, proceso y endpoints de machine learning. Configurar un almacén de datos de Azure Machine Learning no es la mejor opción porque su finalidad principal es referenciar una ubicación de almacenamiento existente sin incluir credenciales en el código de entrenamiento. Elegir y configurar el destino de proceso adecuado no es la mejor opción porque su finalidad principal es ejecutar la carga en un proceso cuyo escalado y modelo de ejecución encajen con el trabajo. Asignar a una identidad administrada el rol mínimo necesario de Azure no es la mejor opción porque su finalidad principal es permitir que el área de trabajo o el proceso accedan a un recurso protegido sin secretos almacenados.
Respuesta correcta: B. Evaluar modelos candidatos según calidad, seguridad, latencia y coste
Configurar throughput aprovisionado no es la mejor opción porque su finalidad principal es proporcionar capacidad de modelo reservada y predecible para una carga sostenida de gran volumen. Evaluar modelos candidatos según calidad, seguridad, latencia y coste es adecuado porque su finalidad principal es elegir el modelo fundacional que mejor cumple los requisitos medidos de la carga. Elegir una API serverless o un despliegue con proceso administrado según los requisitos del modelo no es la mejor opción porque su finalidad principal es consumir un modelo compatible sin proceso dedicado o alojar uno que requiere proceso de inferencia personalizable. Desplegar un candidato de modelo versionado y usar una publicación controlada no es la mejor opción porque su finalidad principal es actualizar un modelo fundacional detectando regresiones y conservando la reversión.
Respuesta correcta: B. Automatizar evaluaciones integradas y personalizadas en el flujo de entrega
Medir fundamentación, relevancia, coherencia y fluidez no es la mejor opción porque su finalidad principal es separar el respaldo factual y la utilidad para la tarea de la calidad de redacción. Automatizar evaluaciones integradas y personalizadas en el flujo de entrega es adecuado porque su finalidad principal es impedir la publicación de una versión de prompt, modelo o aplicación cuando fallen los controles de calidad. Ejecutar evaluadores de riesgo y seguridad no es la mejor opción porque su finalidad principal es detectar contenido perjudicial y regresiones de seguridad antes de producción. Crear un conjunto de prueba representativo con mapeo explícito de campos no es la mejor opción porque su finalidad principal es evaluar la aplicación de forma coherente respecto a entradas, contexto y evidencias esperadas.
Respuesta correcta: C. Crear un conjunto de prueba representativo con mapeo explícito de campos
Medir fundamentación, relevancia, coherencia y fluidez no es la mejor opción porque su finalidad principal es separar el respaldo factual y la utilidad para la tarea de la calidad de redacción. Ejecutar evaluadores de riesgo y seguridad no es la mejor opción porque su finalidad principal es detectar contenido perjudicial y regresiones de seguridad antes de producción. Crear un conjunto de prueba representativo con mapeo explícito de campos es adecuado porque su finalidad principal es evaluar la aplicación de forma coherente respecto a entradas, contexto y evidencias esperadas. Automatizar evaluaciones integradas y personalizadas en el flujo de entrega no es la mejor opción porque su finalidad principal es impedir la publicación de una versión de prompt, modelo o aplicación cuando fallen los controles de calidad.
Respuesta correcta: C. Evaluar el modelo ajustado respecto a la línea base
Versionar, desplegar, supervisar y revertir el modelo ajustado no es la mejor opción porque su finalidad principal es administrar de forma segura el modelo personalizado durante todo su ciclo de producción. Elegir el método avanzado de fine-tuning que encaja con el objetivo de adaptación no es la mejor opción porque su finalidad principal es personalizar el comportamiento cuando prompting y recuperación no bastan. Evaluar el modelo ajustado respecto a la línea base es adecuado porque su finalidad principal es detectar regresiones de calidad, seguridad, latencia o coste causadas por la personalización. Generar, filtrar y validar datos sintéticos de entrenamiento no es la mejor opción porque su finalidad principal es ampliar ejemplos escasos sin introducir etiquetas de baja calidad o inseguras.
Respuesta correcta: A. Archivar la versión de modelo sustituida
Archivar la versión de modelo sustituida es adecuado porque su finalidad principal es retirar un candidato obsoleto de la selección habitual conservando su historial. Empaquetar la especificación de recuperación de características con el modelo no es la mejor opción porque su finalidad principal es conservar cómo la inferencia en línea recupera las características esperadas por el modelo. Registrar el modelo MLflow como una versión nueva no es la mejor opción porque su finalidad principal es administrar un artefacto desplegable con firma, dependencias y linaje. Ejecutar una evaluación de IA responsable no es la mejor opción porque su finalidad principal es evaluar errores, equidad, interpretabilidad y posibles resultados perjudiciales antes de publicar.
Responde cada pregunta antes de abrir la explicación y anota por qué descartas las demás opciones. En AI-300, la mayoría de los fallos vienen de elegir una opción técnicamente posible que no cumple todos los requisitos del escenario.
Estas 6 preguntas sirven para conocer el formato, no como diagnóstico. Para saber en qué dominios fallas, practica por dominio gratis y haz un examen de prueba cronometrado con la ponderación y la duración oficiales.
Empieza gratis, sin registro ni tarjeta. Todas las preguntas llevan una explicación como las de arriba y el simulador reproduce el formato oficial de AI-300.