DP-100 試験問題 126
STANDARD_D1 仮想マシン イメージを使用して、ComputeOne という名前の Azure Machine Learning コンピューティング ターゲットを作成します。
Azure Machine Learning ワークスペースを参照する was という名前の Python 変数を定義します。次の Python 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。
Azure Machine Learning ワークスペースを参照する was という名前の Python 変数を定義します。次の Python 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。
DP-100 試験問題 127
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。
あなたは、学生の教育期間、学位の種類、芸術形式などの変数に応じて、学生のアートワークの価格を予測するモデルを作成しています。
まず、線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策: 次のメトリクスを使用します: 相対二乗誤差、決定係数、精度、精度、再現率、F1 スコア、および AUC。
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。
あなたは、学生の教育期間、学位の種類、芸術形式などの変数に応じて、学生のアートワークの価格を予測するモデルを作成しています。
まず、線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策: 次のメトリクスを使用します: 相対二乗誤差、決定係数、精度、精度、再現率、F1 スコア、および AUC。
解決策は目標を達成できますか?
DP-100 試験問題 128
Azure Machine Learning のハイパードライブ機能を使用して、モデルのトレーニング時に最適なハイパーパラメーター値を決定する予定です。
次のハイパーパラメータ値の組み合わせを試すには、ハイパードライブを使用する必要があります。
* learning_rate: 0.001 ～ 0.1 の任意の値
* バッチサイズ: 16、32、または 64
Hyperdrive 実験用のサーチ スペースを構成する必要があります。
どの 2 つのパラメータ式を使用する必要がありますか? 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。
次のハイパーパラメータ値の組み合わせを試すには、ハイパードライブを使用する必要があります。
* learning_rate: 0.001 ～ 0.1 の任意の値
* バッチサイズ: 16、32、または 64
Hyperdrive 実験用のサーチ スペースを構成する必要があります。
どの 2 つのパラメータ式を使用する必要がありますか? 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 129
デザイナーを使用して、新しい Azure Machine Learning パイプラインを作成しています。
パイプラインは、Web サイトで公開されているカンマ区切り値 (CSV) ファイルのデータを使用してモデルをトレーニングする必要があります。このファイルのデータセットは作成されていません。
最小限の管理労力を使用して、CSV ファイルからデザイナー パイプラインにデータを取り込む必要があります。
Designer のパイプラインにどのモジュールを追加する必要がありますか?
パイプラインは、Web サイトで公開されているカンマ区切り値 (CSV) ファイルのデータを使用してモデルをトレーニングする必要があります。このファイルのデータセットは作成されていません。
最小限の管理労力を使用して、CSV ファイルからデザイナー パイプラインにデータを取り込む必要があります。
Designer のパイプラインにどのモジュールを追加する必要がありますか?
DP-100 試験問題 130
Azure Machine Learning ワークスペースを管理するとします。
特徴の重要度の尺度を使用してモデルの動作の説明を提供する必要があります。
Azure Machine Learning で責任者ダッシュボードを構成する必要があります。
どのダッシュボード コンポーネントを設定する必要がありますか?
特徴の重要度の尺度を使用してモデルの動作の説明を提供する必要があります。
Azure Machine Learning で責任者ダッシュボードを構成する必要があります。
どのダッシュボード コンポーネントを設定する必要がありますか?