画像分類のための深層学習畳み込みニューラルネットワークモデルを構築する準備をしています。CUDAデバイスを使用してモデルをトレーニングするスクリプトを作成します。AzureMachineLearningワークスペースでこのスクリプトを実行する実験を送信する必要があります。次のコンピューティングリソースを使用できます。
*MicrosoftOfficeがインストールされているMicrosoftSurfaceデバイス。企業のITポリシーにより、追加のソフトウェアのインストールが防止されます
*2つのCPUと8GBのメモリを備えたワークスペース内のds-workstationという名前のコンピューティングインスタンス
*8つのCPUベースのノードを持つcpu-clusterという名前のAzureMachineLearningコンピューティングターゲット
*4つのCPUおよびGPUベースのノードを備えたgpu-clusterという名前のAzureMachineLearningコンピューティングターゲット

次のバージョンのモデルを登録します。

Azure ML Python SDKを使用して、トレーニング実験を実行します。runという名前の変数を使用して、実験の実行を参照します。
実行が送信されて完了したら、次のコードを実行します。

次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、Noを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

Azure Machine Learningを使用して、機械学習モデルをトレーニングしています。トレーニングスクリプトをリモートで実行するための計算ターゲットが必要です。次のPythonコードを実行します。

注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
あなたはAzureMachineLearningStudioを使用しているデータサイエンティストです。
値を正規化して、出力列をビンに生成し、ターゲット列を予測する必要があります。
解決策：カスタムの開始および停止ビニングモードで同じ幅を適用します。
ソリューションは目標を達成していますか？

Azure Machine Learningを使用して、dataset1という名前のデータセットに基づいてモデルをトレーニングします。
データセットモニターを定義し、新しいデータを含むdataset2という名前のデータセットを作成します。
Azure Machine Learning SDK for Pythonを使用して、dataset1とdataset2を比較する必要があります。
DataDriftDetectorクラスのどのメソッドを使用する必要がありますか？