Question#253(AI-900)

正解：B

コンピューティングリソース（例: Azure ML Compute、Compute Instance）は、パイプラインを実行するための計算環境を提供します。デザイナーでは、パイプラインを特定の計算ターゲットにアタッチする必要があります。例として、CPUやGPUを備えた仮想マシンを作成し、パイプラインに割り当てます。
Azure Machine Learningデザイナーでパイプラインを実行するには、コンピューティングリソース（Compute Resource）が必要です。コンピューティングリソースは、パイプラインの処理を実行するための計算環境（例: Azure Machine Learning Compute、Compute Instance、または他のリモート計算ターゲット）を提供します。パイプラインが設計された後、これを指定することで、データ処理、モデル訓練、評価などのタスクが実行されます。