DP-100 試験問題 211
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。
Azure Machine Learningを使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdriveを使用して、モデルのAUCメトリックを最適化するパラメーターを検索します。次のコードを実行して、実験用にHyperDriveConfigを構成します。
この構成を使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、検証データを使用してテストするスクリプトを実行することを計画しています。検証データのラベル値はy_test変数という名前の変数に格納され、モデルからの予測確率はy_predictedという名前の変数に格納されます。
HyperdriveがAUCメトリックのハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログを追加する必要があります。
解決策：次のコードを実行します。
ソリューションは目標を達成していますか？
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。
Azure Machine Learningを使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdriveを使用して、モデルのAUCメトリックを最適化するパラメーターを検索します。次のコードを実行して、実験用にHyperDriveConfigを構成します。
この構成を使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、検証データを使用してテストするスクリプトを実行することを計画しています。検証データのラベル値はy_test変数という名前の変数に格納され、モデルからの予測確率はy_predictedという名前の変数に格納されます。
HyperdriveがAUCメトリックのハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログを追加する必要があります。
解決策：次のコードを実行します。
ソリューションは目標を達成していますか？
DP-100 試験問題 212
モデルトレーニング要件に適した早期停止基準を実装する必要があります。
ソリューションを開発するために使用する必要がある3つのコードセグメントはどれですか？回答するには、適切なコードセグメントをコードセグメントのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。
ソリューションを開発するために使用する必要がある3つのコードセグメントはどれですか？回答するには、適切なコードセグメントをコードセグメントのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。
DP-100 試験問題 213
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。
Azure LearningLearningStudioで新しい実験を作成しています。
1つのクラスには、トレーニングの他のクラスよりもはるかに少ない数の観測値があります。クラスの不均衡を補うために、適切なデータサンプリング戦略を選択する必要があります。
解決策：Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）サンプリングモードを使用します。
ソリューションは目標を達成していますか？
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。
Azure LearningLearningStudioで新しい実験を作成しています。
1つのクラスには、トレーニングの他のクラスよりもはるかに少ない数の観測値があります。クラスの不均衡を補うために、適切なデータサンプリング戦略を選択する必要があります。
解決策：Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）サンプリングモードを使用します。
ソリューションは目標を達成していますか？
DP-100 試験問題 214
複数のエポックにわたって畳み込みニューラルネットワークモデルをトレーニングし、各エポック後の検証損失をログに記録するスクリプトを作成します。スクリプトには、バッチサイズと学習率の引数が含まれています。
試行するバッチサイズと学習率の値のセットを特定します。
Azure Machine Learningを使用して、検証損失が最小のモデルになるバッチサイズと学習率の組み合わせを見つける必要があります。
あなたは何をするべきか？
試行するバッチサイズと学習率の値のセットを特定します。
Azure Machine Learningを使用して、検証損失が最小のモデルになるバッチサイズと学習率の組み合わせを見つける必要があります。
あなたは何をするべきか？
DP-100 試験問題 215
次の形式のsalesDataという名前のPythonデータフレームがあります。
データフレームは、次のように長いデータ形式にピボット解除する必要があります。
変換を実行するには、Pythonでpandas.melt（）関数を使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
データフレームは、次のように長いデータ形式にピボット解除する必要があります。
変換を実行するには、Pythonでpandas.melt（）関数を使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
