Azure Machine Learning ワークスペースを使用します。Azure Data Factor/パイプライン、およびデータ ドリフトを検出するためにスケジュールに従って実行されるデータセット モニター。
データセット モニターがデータ ドリフトを検出したときにトリガーし、Azure Data Factory パイプラインを起動してデータセットを更新する自動ワークフローを実装する必要があります。ソリューションでは、ワークフローを構成する労力を最小限に抑える必要があります。
ワークフローをどのように構成すればよいでしょうか? 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。

Aunt Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングします。
精度値を記録するには、次のトレーニング スクリプト m Python を使用します。

スイープ ジョブを定義するには、Python スクリプトを使用する必要があります。
ハイパー パラメーター チューニングで最適化する主なメトリックと目標を指定する必要があります。
Python スクリプトをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切な選択肢を選択してください。 注: 正しい選択肢はそれぞれ 1 ポイントの価値があります。

ローカル モデルの特徴抽出戦略を構築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べきでしょうか? 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。

AutoMLConfig クラスを使用する実験を実行して、最大 10 回のモデル トレーニング反復による自動機械学習タスクを定義します。タスクは、精度という名前のメトリックに基づいて最高のパフォーマンスのモデルを見つけようとします。
次のコードを使用して実験を送信します。
自動機械学習タスクによって生成される最適なモデルを返す Python コードを作成する必要があります。どのコードセグメントを使用する必要がありますか?
A)

B)

C)

D)

Windows 用のディープ ラーニング仮想マシンを構成します。
次のことを実行するには、ツールとフレームワークを推奨する必要があります。
深い rwur.il ネットワーク (DNN) モデルを構築します。
インタラクティブなデータ探索と視覚化を実行します。
どのツールとフレームワークを推奨する必要がありますか? 答えるには、適切なツールを正しいタスクにドラッグします。各ツールは 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: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。