DP-100 試験問題 186
マルチクラス画像分類深層学習モデルを作成します。
モデルは、公開 Web ポータルから取得した新しい画像データを使用して毎月再トレーニングする必要があります。Azure Machine Learning パイプラインを作成して、新しいデータをフェッチし、画像のサイズを標準化し、モデルを再トレーニングします。
パイプラインのスケジュールを構成するには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
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。
モデルは、公開 Web ポータルから取得した新しい画像データを使用して毎月再トレーニングする必要があります。Azure Machine Learning パイプラインを作成して、新しいデータをフェッチし、画像のサイズを標準化し、モデルを再トレーニングします。
パイプラインのスケジュールを構成するには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
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 187
Azure Machine Learning の Hyperdrive 機能を使用してモデルをトレーニングしています。
次のコードを実行して、Hyperdrive 実験を構成します。
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。
次のコードを実行して、Hyperdrive 実験を構成します。
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 188
Azure Machine Learning をサポートするには、データを Azure Blob Storage に保存する必要があります。
データを Azure Blob Storage に転送する必要があります。
目標を達成するために考えられる 3 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。
データを Azure Blob Storage に転送する必要があります。
目標を達成するために考えられる 3 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 189
Azure Machine Learning ワークスペースには、real_estate_dat a という名前のデータセットがあります。データセット内のデータのサンプルを次に示します。
自動機械学習を使用して、価格列を予測するための最適な回帰モデルを見つけたいと考えています。
Azure Machine Learning SDK を使用して自動機械学習実験を構成する必要があります。
コード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。
自動機械学習を使用して、価格列を予測するための最適な回帰モデルを見つけたいと考えています。
Azure Machine Learning SDK を使用して自動機械学習実験を構成する必要があります。
コード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 190
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 パーセント) を表します。最初の 1,000 行はクラス 1 (10 パーセント) を表します。
トレーニング セットは 2 つのクラス間でアンバランスです。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。
トレーニング セットは 2 つのクラス間でアンバランスです。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。
