Azure Machine Learning を使用して、Azure ML Python SDK v2 ベースのモデル トレーニングのハイパーパラメーター調整を実装します。
トレーニングの実行は、プライマリ指標が最高のパフォーマンスの実行と比較して 25% 以上低下したときに終了する必要があります。
トレーニング ジョブを終了するには、早期終了ポリシー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 ワークスペースは、Python SDK v2 を使用して管理します。
ワークスペースにコンピューティング クラスターを作成する必要があります。コンピューティング クラスターはワークロードを実行し、中断を適切に処理する必要があります。まず、ワークロードに必要なコンピューティング リソースの最大量を計算し、計算に一致するようにクラスターのサイズを決定します。
クラスター定義には、次のプロパティと値が含まれます。
* 名前 = "mlcluster1"
* size="STANDARD.DS3.v2"
* 最小インスタンス数=1
* 最大インスタンス数=4
* tier="専用"
ワークロードがアクティブまたはアイドル状態のときは、コンピューティング リソースのコストを最小限に抑える必要があります。クラスターのプロパティの変更は、クラスター上で実行されるワークロードに使用できるコンピューティング リソースの最大量に影響を与えてはなりません。
コンピューティング リソースのコストを最小限に抑えるには、クラスターのプロパティを変更する必要があります。
どのプロパティを変更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。

Azure Machine Learning サービスを使用して、training.data という名前の表形式のデータセットを作成します。このデータセットをトレーニング スクリプトで使用する予定です。
次のコードを使用して、データセットを参照する変数を作成します。
training_ds = workspace.datasets.get("training_data")
スクリプトを実行するためのエスティメーターを定義します。
スクリプトが training.data データセットにアクセスできるようにするには、推定器の正しいプロパティを設定する必要があります。どのプロパティを設定する必要がありますか?

150 を超えるフィーチャを含むデータセットがあります。このデータセットを使用して、サポート ベクター マシン (SVM) バイナリ分類器をトレーニングします。
データセットの一連の特徴重要度スコアを計算するには、Azure Machine Learning Studio の Permutation Feature Importance モジュールを使用する必要があります。
どの順序でアクションを実行する必要がありますか? 回答するには、すべてのアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

グローバル ペナルティ検出モデルのサンプリング戦略を構築するには、Python 言語を使用する必要があります。
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。