[2023-08-09更新,295問] 無料Microsoft DP-100試験問題集、DP-100模擬試験(ページ 10)

DP-100 試験問題 41

ビジネスアプリケーションで使用されるバッチ推論パイプラインを公開します。
アプリケーション開発者は、公開されたパイプラインの REST インターフェイスにどの情報を送信し、どの情報を返す必要があるかを知る必要があります。
REST リクエストで必要な情報と、公開されたパイプラインからの応答として返される情報を特定する必要があります。
REST リクエストでどの値を使用し、応答で期待する値はどれですか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

DP-100 試験問題 42

ペナルティイベント検出のプロセスを定義する必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

正解:

1 - モデリングエポック間で周波数帯域の長さを変更します。
2 - モノラルオーディオクリップに標準化します。
3 - 時間の経過に伴う周波数変化に逆フーリエ変換を使用します。
トピック 2、ケーススタディ
概要
あなたは、米国の質の高い民間および商業不動産を専門とする会社、Fabrikam Residences のデータサイエンティストです。Fabrikam Residences はヨーロッパへの進出を検討しており、ヨーロッパの主要都市の個人住宅の価格を調査するよう依頼されました。Azure Machine Learning Studio を使用して、プロパティの中央値を測定します。線形回帰モジュールとベイジアン線形回帰モジュールを使用して、不動産価格を予測する回帰モデルを作成します。
データセット
ロンドンとパリの 2 つの都市の不動産詳細を含む CSV 形式のデータセットが 2 つあり、次の列があります。

2 つのデータセットは別個のデータセットとして Azure Machine Learning Studio に追加され、実験の開始点として含まれています。
データセットの問題
両方のデータセットの AccessibilityToHighway 列に欠損値が含まれています。欠損値を埋める前に、データ内の他の変数を使用して条件付きでモデル化されるように、欠損データを新しいデータで置き換える必要があります。
各データセットの列には欠損値と null 値が含まれています。データセットには多くの外れ値も含まれています。Age 列には外れ値の割合が高くなります。Age 列に異常値がある行を削除する必要があります。MedianValue 列と AvgRoomsinHouse 列は両方とも数値形式でデータを保持します。2 つの列間の関係をより詳細に分析するには、特徴選択アルゴリズムを選択する必要があります。
モデルの適合
モデルには過剰適合の兆候が見られます。過学習を軽減する、より洗練された回帰モデルを作成する必要があります。
実験の要件
パフォーマンスを評価するには、線形回帰モジュールとベイジアン線形回帰モジュールを相互検証するように実験を設定する必要があります。
いずれの場合も、データセットの予測子は MedianValue という名前の列です。初期調査では、MedianValue 列を除けばデータセットの構造が同一であることがわかりました。小さいパリのデータセットにはテキスト形式の中央値が含まれていますが、大きいロンドンのデータセットには数値形式の中央値が含まれています。パリデータセットの MedianValue 列のデータ型がロンドンデータセットの構造と一致することを確認する必要があります。
結果を予測するには、データ列に優先順位を付ける必要があります。関係を測定するには、非パラメータ統計を使用する必要があります。
MedianValue 列と AvgRoomsinHouse 列の間の関係を分析するには、特徴選択アルゴリズムを使用する必要があります。
モデルのトレーニング
トレーニングされたモデルとテストデータセットが与えられた場合、特徴変数の置換特徴重要度スコアを計算する必要があります。モデルの精度を調査し、結果を再現するには、正しいメトリクスを選択するように置換特徴重要度モジュールを設定する必要があります。
モデルの学習プロセスでハイパーパラメーターを構成し、ハイパーパラメーターを使用して学習フェーズを高速化したいと考えています。さらに、この構成では、各評価間隔で最もパフォーマンスの低い実行をキャンセルする必要があるため、成功する可能性がより高いモデルに労力とリソースが振り向けられます。
モデルがハイパーパラメーター調整でコンピューティングリソースを効率的に使用していない可能性があることを懸念しています。また、このモデルによって全体のチューニング時間の増加が妨げられるのではないかという懸念もあります。したがって、有望なジョブを終了させることなくコストを節約できる早期停止基準をモデルに実装する必要があります。
テスト
Azure Machine Learning Studio のパーティションとサンプルモジュールを使用して、サンプリングに基づいてデータセットの複数のパーティションを作成する必要があります。相互検証のために 3 つの等しいパーティションを作成する必要があります。また、テストデータセットとトレーニングデータセットの行が各都市の主要な川に近いプロパティごとに均等に分割されるように、相互検証プロセスを構成する必要があります。不動産が川の近くにあることを識別するデータは、NextToRiver という名前の列に保持されます。このタスクは、データがサンプリングプロセスを通過する前に完了する必要があります。
大都市の不動産価格のデータを示す不動産データセットを使用して線形回帰モジュールをトレーニングする場合は、モデルで使用する最適な特徴を決定する必要があります。機能重要度プロセスの完了前後のパフォーマンスを測定するために提供される標準メトリックを選択できます。複数のトレーニングモデルにわたる特徴の分布が一貫していることを確認する必要があります。
データの視覚化
テスト結果を Fabrikam Residences チームに提供する必要があります。データ視覚化を作成して、結果の表示を支援します。
モデルの診断テスト評価を実行するには、受信者動作特性 (ROC) 曲線を作成する必要があります。2 クラスデシジョンフォレストモジュールと 2 クラスデシジョンジャングルモジュールを相互比較するには、Azure Machine Learning Studio で ROC 曲線を作成するための適切な方法を選択する必要があります。

DP-100 試験問題 43

Azure Machine Learning Studio で多重線形回帰モデルを作成しています。
いくつかの独立変数は高度に相関しています。
すべてのデータに対して効果的な特徴量エンジニアリングを実行するには、適切な方法を選択する必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

DP-100 試験問題 44

あなたは機械学習モデルを使用してインテリジェントなソリューションを構築しています。
環境は次の要件をサポートする必要があります。
* データサイエンティストはクラウド環境でノートブックを構築する必要があります
* データサイエンティストは、機械学習パイプラインで自動特徴量エンジニアリングとモデル構築を使用する必要があります。
* 動的ワーカー割り当てを備えた Spark インスタンスを使用して再トレーニングするには、ノートブックをデプロイする必要があります。
* ローカルでバージョン管理するには、ノートブックをエクスポート可能にする必要があります。
環境を作る必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。