DP-100 試験問題 216
二項分類を実行するためにリカレントニューラルネットワークを構築しています。
各トレーニングエポックのトレーニング損失、検証損失、トレーニング精度、および検証精度が提供されています。分類モデルが過剰に適合しているかどうかを識別する必要があります。
次のうち正しいものはどれですか？
各トレーニングエポックのトレーニング損失、検証損失、トレーニング精度、および検証精度が提供されています。分類モデルが過剰に適合しているかどうかを識別する必要があります。
次のうち正しいものはどれですか？
DP-100 試験問題 217
実験要件とデータセットに基づいて、特徴ベースの特徴選択モジュールを構成する必要があります。
モジュールのプロパティをどのように構成する必要がありますか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
モジュールのプロパティをどのように構成する必要がありますか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 218
Azure Machine Learningを使用して、モデルをリアルタイムWebサービスとしてデプロイします。
サービスの開始時にモデルがロードされ、受信時に新しいデータをスコアリングするために使用されることを保証する、サービスのエントリスクリプトを作成する必要があります。
スクリプトにどの関数を含める必要がありますか？答えるには、適切な機能を正しいアクションにドラッグします。各機能は、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
サービスの開始時にモデルがロードされ、受信時に新しいデータをスコアリングするために使用されることを保証する、サービスのエントリスクリプトを作成する必要があります。
スクリプトにどの関数を含める必要がありますか？答えるには、適切な機能を正しいアクションにドラッグします。各機能は、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 219
デザイナーでパイプラインを作成して、自動車の価格を予測するモデルをトレーニングします。
データには非線形の関係があるため、パイプラインはトレーニングデータの価格の自然対数（Ln）を計算し、モデルをトレーニングしてこの価格値の自然対数を予測し、スコアリングされたラベルの指数を計算して取得します。予測価格。
トレーニングパイプラインは展示品に示されています。（[トレーニングパイプライン]タブをクリックします。）トレーニングパイプライン
展示に示されているように、トレーニングパイプラインからリアルタイムの推論パイプラインを作成します。（[リアルタイムパイプライン]タブをクリックします。）リアルタイムパイプライン
推論パイプラインを変更して、Webサービスがスコア付きラベルの指数を予測自動車価格として返し、クライアントアプリケーションが入力値に価格値を含める必要がないようにする必要があります。
推論パイプラインに加える必要のある3つの変更はどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
データには非線形の関係があるため、パイプラインはトレーニングデータの価格の自然対数（Ln）を計算し、モデルをトレーニングしてこの価格値の自然対数を予測し、スコアリングされたラベルの指数を計算して取得します。予測価格。
トレーニングパイプラインは展示品に示されています。（[トレーニングパイプライン]タブをクリックします。）トレーニングパイプライン
展示に示されているように、トレーニングパイプラインからリアルタイムの推論パイプラインを作成します。（[リアルタイムパイプライン]タブをクリックします。）リアルタイムパイプライン
推論パイプラインを変更して、Webサービスがスコア付きラベルの指数を予測自動車価格として返し、クライアントアプリケーションが入力値に価格値を含める必要がないようにする必要があります。
推論パイプラインに加える必要のある3つの変更はどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 220
Azure MachineLearningStudioで分類タスクを実行しています。
提供されたデータセットに基づいて、バランスの取れたテストとトレーニングのサンプルを準備する必要があります。
データを0.75：0.25の比率で分割する必要があります。
各パラメーターにどの値を使用す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。
提供されたデータセットに基づいて、バランスの取れたテストとトレーニングのサンプルを準備する必要があります。
データを0.75：0.25の比率で分割する必要があります。
各パラメーターにどの値を使用す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。
