Azure Machine Learning Studio を使用してバイナリ分類モデルを作成します。
モデルを評価するには、受信者動作特性 (RO C) 曲線と F1 スコアを使用する必要があります。
必要なビジネス指標を作成する必要があります。
実験をどのように完了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: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

Azure Machine Learning を使用して、Bandit 早期終了ポリシーによるハイパーパラメーター調整を実装します。
このポリシーでは、slack_factor を 01 に設定し、評価間隔を 1 に設定し、評価遅延を b に設定します。
早期終了ポリシーの結果を評価する必要がある
何を評価すべきでしょうか？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。

統計分布の非対称性を分析しています。
次の画像には、2 つのデータセットの確率分布を示す 2 つの密度曲線が含まれています。

ドロップダウン メニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各質問に答える回答の選択肢を選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
ワークスペースでのトレーニング実行の完了時に自動的にトリガーされるように、イベント駆動型のワークフローを構成する必要があります。ソリューションでは、トリガーを構成するための管理労力を最小限に抑える必要があります。
ワークフローを自動的にトリガーするには、Azure サービスを構成する必要があります。
どの Azure サービスを使用する必要がありますか?

Azure Machine Learning ワークスペースを作成し、開発環境をセットアップします。Tensorflow フレームワークを使用し、エスティメーターを使用してトレーニング スクリプトを送信して、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングすることを計画しています。
トレーニング実行の計算速度を最適化する必要があります。
使用する適切な推定器と、適切なトレーニング コンピューティング ターゲット構成を選択する必要があります。
どの値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。