DP-100 試験問題 51
自動機械学習を使用して、分類モデルと回帰モデルをトレーニングします。
自動化された機械学習の実験結果を評価する必要があります。結果には、分類モデルがその予測においてどのように系統的誤差を起こしているか、およびターゲット特徴と回帰モデルの予測の間の関係が含まれます。自動機械学習によって生成されたチャートを使用する必要があります。
モデル タイプごとにグラフのタイプを選択する必要があります。
どの種類のグラフを使用する必要がありますか? 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。
自動化された機械学習の実験結果を評価する必要があります。結果には、分類モデルがその予測においてどのように系統的誤差を起こしているか、およびターゲット特徴と回帰モデルの予測の間の関係が含まれます。自動機械学習によって生成されたチャートを使用する必要があります。
モデル タイプごとにグラフのタイプを選択する必要があります。
どの種類のグラフを使用する必要がありますか? 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 52
Azure Machine Learning モデルをトレーニングして登録します
モデルをオンライン エンドポイントにデプロイする予定である
アプリケーションがモデルにアクセスするために、有効期限のないアーティファクトを使用した認証方法を使用できることを確認する必要があります。
解決：
デフォルトの認証設定を使用して、管理対象オンライン エンドポイントを作成します。モデルをオンライン エンドポイントにデプロイします。
解決策は目標を達成できますか?
モデルをオンライン エンドポイントにデプロイする予定である
アプリケーションがモデルにアクセスするために、有効期限のないアーティファクトを使用した認証方法を使用できることを確認する必要があります。
解決：
デフォルトの認証設定を使用して、管理対象オンライン エンドポイントを作成します。モデルをオンライン エンドポイントにデプロイします。
解決策は目標を達成できますか?
DP-100 試験問題 53
外れ値が [年齢] 列に存在するかどうかを視覚的に識別し、外れ値を削除する前に外れ値を定量化する必要があります。
どの 3 つの Azure Machine Learning Studio モジュールを順番に使用する必要がありますか? 回答するには、モジュールのリストから適切なモジュールを回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
どの 3 つの Azure Machine Learning Studio モジュールを順番に使用する必要がありますか? 回答するには、モジュールのリストから適切なモジュールを回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
DP-100 試験問題 54
デザイナーでパイプラインを作成し、自動車価格を予測するモデルをトレーニングします。
データ内の非線形関係のため、パイプラインはトレーニング データ内の価格の自然対数 (Ln) を計算し、価格値のこの自然対数を予測するようにモデルをトレーニングしてから、スコア付けされたラベルの指数を計算して取得します。予想価格。
トレーニング パイプラインは展示物に示されています。([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
展示に示すように、トレーニング パイプラインからリアルタイム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
Web サービスが予測された自動車価格としてスコア付けされたラベルの指数を返し、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、推論パイプラインを変更する必要があります。
推論パイプラインに対して行う必要がある変更を 3 つ選択してください。それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
データ内の非線形関係のため、パイプラインはトレーニング データ内の価格の自然対数 (Ln) を計算し、価格値のこの自然対数を予測するようにモデルをトレーニングしてから、スコア付けされたラベルの指数を計算して取得します。予想価格。
トレーニング パイプラインは展示物に示されています。([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
展示に示すように、トレーニング パイプラインからリアルタイム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
Web サービスが予測された自動車価格としてスコア付けされたラベルの指数を返し、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、推論パイプラインを変更する必要があります。
推論パイプラインに対して行う必要がある変更を 3 つ選択してください。それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
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 55
注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成でき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含まれ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すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
全体的なグローバル相対重要度の値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として、各特徴の重要性を計算することによって、モデルの予測を説明できなければなりません。
必要なグローバルおよびローカル フィーチャの重要度の値を取得するために使用できるエクスプローラーを作成する必要があります。
解決策: MimicExplainer を作成します。
解決策は目標を達成できますか?
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
全体的なグローバル相対重要度の値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として、各特徴の重要性を計算することによって、モデルの予測を説明できなければなりません。
必要なグローバルおよびローカル フィーチャの重要度の値を取得するために使用できるエクスプローラーを作成する必要があります。
解決策: MimicExplainer を作成します。
解決策は目標を達成できますか?