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なくなり、これらの質問はレビュー画面に表示されなくなります。
Azure Machine Learning モデルをトレーニングして登録します。
モデルをオンライン エンドポイントにデプロイすることを計画しています。
アプリケーションがモデルにアクセスするために、有効期限のないアーティファクトを使用した認証方法を使用できることを確認する必要があります。
解決：
Kubernetes オンライン エンドポイントを作成し、その auth-mode パラメーターの値を amyl Token に設定します。モデルをオンライン エンドポイントにデプロイします。
解決策は目標を達成できますか?

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。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
全体的なグローバル相対重要度の値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として、各特徴の重要性を計算することによって、モデルの予測を説明できなければなりません。
必要なグローバルおよびローカル フィーチャの重要度の値を取得するために使用できるエクスプローラーを作成する必要があります。
解決策: TabularExplainer を作成します。
解決策は目標を達成できますか?

糖尿病の検査を受けた患者の記録を含むデータセットがあります。データセットには患者の年齢が含まれます。
データセットから派生した差分プライベート データから平均年齢値をレポートする分析を作成する予定です。実際のデータが公開されるリスクを最小限に抑える分析で使用するイプシロン値を特定する必要があります。
どのイプシロン値を使用する必要がありますか?

Azure では Windows および Linux 用のデータ サイエンス仮想マシン (DSVM) を使用します。
DSVM にアクセスする必要があります。
どのユーティリティ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。

マルチクラス分類タスク用に作成されたデータセットには、10,000 個のデータ ポイントと 150 個の特徴を含む正規化された数値特徴セットが含まれています。
データ ポイントの 75 パーセントをトレーニングに使用し、25 パーセントをテストに使用します。Python で scikit-learn 機械学習ライブラリを使用しています。X を使用して機能セットを示し、Y を使用してクラス ラベルを示します。
次の Python データ フレームを作成します。

主成分分析 (PCA) メソッドを適用して、トレーニング セットとテスト セットの両方で特徴セットの次元を 10 個の特徴に減らす必要があります。
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。