Azure Machine Learning デザイナーを使用してトレーニング パイプラインを作成します。モデルのトレーニングに使用するデータを含む CSV ファイルをアップロードします。
デザイナーを使用して、次のタスクを実行するステップを含むパイプラインを作成する必要があります。
pandas フィルター メソッドを使用してトレーニング特徴を選択します。
naive_bayes.GaussianNB アルゴリズムに基づいてモデルをトレーニングします。
クエリ SELECT [Scored Labels] FROM t1; を使用して、スコア付きラベル列のみを返します。どのモジュールを使用する必要がありますか? 答えるには、適切なモジュールを適切な場所にドラッグします。各モジュール名は 1 回使用することも、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。

Python で機械学習モデルを作成しています。提供されたデータセットには、いくつかの数値列と 1 つのテキスト列が含まれています。テキスト列は製品のカテゴリを表します。製品カテゴリは常に次のいずれかになります。
* バイク
* 車
* バン
* ボート
scikit-learn Python パッケージを使用して回帰モデルを構築しています。
scikit-learn Python パッケージと互換性があるようにテキスト データを変換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。

Azure Machine Learning ワークスペースがあります。ワークスペースには、表形式のデータを含むデータセットが含まれています。
Azure Machine Learning SDK for Python vl を使用して、モデル トレーニングの準備としてデータセットを pandas データフレームに読み込む制御スクリプトを作成する予定です。スクリプトは、データセットを指定するパラメーターを受け入れます。スクリプトを完了する必要があります。
スクリプ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。

fsi という名前のファイル システムと、folder1 という名前のフォルダーを含む storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントを作成します。
folder1 の内容は、Azure Machine Learning ワークスペースのコンピューティング ターゲット上のジョブからアクセスできる必要があります。
フォルダー 1 を参照するための URL を構築する必要があります。
URI はどのように構築すればよいでしょうか? 回答へ、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 ワークスペースを作成します。
Azure Synapse コンピューティング リソースを使用して、ワークスペースでのモデル トレーニング用の専用コンピューティングを実装する必要があります。ソリューションでは、専用コンピューティングを接続し、Azure Synapse セッションを開始する必要があります。
コンピューティング リソースを実装する必要があります。
どの 3 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。