DP-100 試験問題 76
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
DataDriftDetector クラスを使用して、ベースライン データセットと後続のターゲット データセットの間のデータ ドリフトを検出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。
DataDriftDetector クラスを使用して、ベースライン データセットと後続のターゲット データセットの間のデータ ドリフトを検出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。
DP-100 試験問題 77
グローバル ペナルティ検出モデルのサンプリング戦略を構築するには、Python 言語を使用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。
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。
DP-100 試験問題 78
Azure ML SDK を使用してバッチ推論パイプラインを作成します。次のコードを使用してパイプラインを実行します。
azureml.pipeline.core からパイプラインをインポート
azureml.core.experiment からのインポート実験
パイプライン = パイプライン(ワークスペース = ws、ステップ = [Parallelrun_step])
Pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(パイプライン)
パイプラインの実行の進行状況を監視する必要があります。
この目標を達成するために考えられる 2 つの方法は何ですか? それぞれの正解は完全な解決策を示します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
azureml.pipeline.core からパイプラインをインポート
azureml.core.experiment からのインポート実験
パイプライン = パイプライン(ワークスペース = ws、ステップ = [Parallelrun_step])
Pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(パイプライン)
パイプラインの実行の進行状況を監視する必要があります。
この目標を達成するために考えられる 2 つの方法は何ですか? それぞれの正解は完全な解決策を示します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 79
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
* パイプライン。
* 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。
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
* パイプライン。
* 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。
DP-100 試験問題 80
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。ワークスペースには、sample.dataset という名前のデータセット、コンピューティング インスタンス、およびコンピューティング クラスターが含まれています。データセット内のデータを準備し、準備されたデータに基づいてモデルをトレーニングして登録する 2 段階のパイプラインを作成する必要があります。パイプラインの最初のステージには次のコードが含まれます。
第 2 ステージの入力として使用できる、スクリプトの第 1 ステージの出力が含まれる場所を特定する必要があります。どの保管場所を使用する必要がありますか?
第 2 ステージの入力として使用できる、スクリプトの第 1 ステージの出力が含まれる場所を特定する必要があります。どの保管場所を使用する必要がありますか?