Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。Azure Machine Learning SDK for Python を使用します。
リモート パスからデータセットを作成する必要があります。データセットはワークスペース内で再利用可能である必要があります。
データセットを作成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。

Azure Machine Learning データセットを作成します。Azure Machine Learning デザイナーを使用して、Python スクリプト実行コンポーネントとカスタム コードを使用してデータセットを変換します。
スクリプトと関連ライブラリをスクリプト バンドルとしてアップロードする必要があります。
Python スクリプトの実行コンポーネントを構成する必要があります。
どの構成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。
注意 正しい選択はそれぞれ 1 ポイントの価値があります。

Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルを作成します。
さまざまなコンピューティング コンテキストを使用してモデルをトレーニングし、スコアを付けることを計画しています。また、Azure Machine Learning スタジオで新しいコンピューティング リソースを作成することも計画しています。
適切なコンピューティング タイプを選択する必要があります。
どのコンピューティング タイプを選択する必要がありますか? 答えるには、適切なコンピューティング タイプを正しい要件にドラッグします。各コンピューティング タイプは、1 回だけ使用することも、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。

あなたはチーム データ サイエンス環境を構築する予定です。機械学習パイプラインでモデルをトレーニングするためのデータのサイズは 20 GB を超えます。
次の要件があります。
* モデルは Caffe2 または Chainer フレームワークを使用して構築する必要があります。
* データ サイエンティストは、データ サイエンス環境を使用して機械学習パイプラインを構築し、接続されたネットワーク環境と切断されたネットワーク環境の両方で個人のデバイス上でモデルをトレーニングできなければなりません。
* 個人用デバイスは、ネットワークに接続されている場合、機械学習パイプラインの更新をサポートする必要があります。
データ サイエンス環境を選択する必要があります。
どの環境を使用する必要がありますか?

Azure Machine Learning Studio で実験を作成します。10,000 行を含むトレーニング データセットを追加します。最初の 9,000 行はクラス 0 (90%) を表します。
残りの 1,000 行はクラス 1 (10%) を表します。
トレーニング セットは 2 つのクラス間で不均衡です。5 データ行を使用して、クラス 1 のトレーニング サンプルの数を 4,000 に増やす必要があります。合成マイノリティ オーバーサンプリング技術 (SMOTE) モジュールを実験に追加します。
モジュールを構成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。