あなたは、短文形式で書かれた 12,000 件の顧客レビューを含む CSV ファイルを使用してセンチメント分析を実行しています。CSV ファイルを Azure Machine Learning Studio に追加し、実験の開始点データセットとして構成します。テキストから N グラム特徴を抽出モジュールを実験に追加して、データセットの顧客レビュー列からキー フレーズを抽出します。
カスタマー レビュー テキストから新しい N-gram 辞書を作成し、最大 N-gram サイズをトリグラムに設定する必要があります。
何を選択すればよいでしょうか? 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。

デシジョン ツリー アルゴリズムを使用しています。以下に等しいツリーの深さで適切に一般化するモデルをトレーニングしました。
10.
さまざまなツリーの深さの値を使用して、モデルのバイアスと分散のプロパティを選択する必要があります。
ツリーの深さごとにどのプロパティを選択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。

ローカル モデルの特徴抽出戦略を構築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。

近くの気象観測所からデータを収集します。次のデータを含む、weather_df という名前の pandas データフレームがあります。

データは 12 時間ごと (正午と真夜中) に収集されます。
自動機械学習を使用して、今後 7 日間の気温を予測する時系列モデルを作成する予定です。トレーニングの最初のラウンドでは、最大 50 個の異なるモデルをトレーニングする必要があります。
これらのモデルをトレーニングするための自動機械学習実験を実行するには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
自動機械学習の実行を構成する必要があります。
AutoMLConfig 定義はどのように完了すればよいでしょうか? 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 ワークスペースでモデルをトレーニングして登録します。
クライアント アプリケーションがバッチ推論にモデルを使用できるようにするパイプラインを公開する必要があります。入力データから予測を取得するには、Python 推論スクリプトを実行する単一の ParallelRunStep ステップを持つパイプラインを使用する必要があります。
ParallelRunStep パイプライン ステップの推論スクリプトを作成する必要があります。
どの 2 つの関数を含めるべきでしょうか? 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。