トレーニング クラスターと推論クラスターを含む Azure Machine Learning ワークスペースがあります。
Azure Machine Learning デザイナーを使用して分類モデルを作成する予定です。
クライアント アプリケーションがデータを HTTP リクエストとして送信し、予測をレスポンスとして受信できることを確認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。

数値特徴量 X、Y、Z を含む特徴セットがあります。
X、Y、Z フィーチャのポアソン相関係数 (r 値) を次の図に示します。

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。

モデルの次のバージョンを登録します。

Azure ML Python SDK を使用してトレーニング実験を実行します。run という名前の変数を使用して、実験の実行を参照します。
実行が送信されて完了したら、次のコードを実行します。

次の各ステートメントについて、そのステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、「いいえ」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。

機械学習モデルが機密機能全体にわたって不公平な予測を生成します。
後処理手法を使用してモデルに制約を適用し、不公平さを軽減する必要があります。
後処理手法とモデル タイプを選択する必要があります。
何を使えばいいのでしょうか？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。

Azure Data Science Virtual Machine (DSVM) をコンピューティング ターゲットとして使用する必要があります。
Azure Machine Learning SDK for Python を使用して、既存の DSVM をワークスペースにアタッチする必要があります。
次の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。