Azure Machine Learning サービスで機械学習モデルをトレーニングするためのスクリプトを作成します。
次のコードを実行して推定器を作成します。

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。

C サポート ベクトル分類を使用して、不均衡なトレーニング データセットでマルチクラス分類を実行しています。Python コードを使用した C サポート ベクターの分類を以下に示します。

C-Support Vector 分類コードを評価する必要があります。
どの評価ステートメント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。

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。

テスト要件に応じてデータを分割する方法を特定する必要があります。
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ます。注記：
正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

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。
IT 部門は、次の Azure リソース グループとリソースを作成します。

IT 部門は、Azure Machine Learning ワークスペースに aks-cluster という名前の Azure Kubernetes Service (AKS) ベースの推論コンピューティング ターゲットを作成します。
GPU を搭載した Microsoft Surface Book コンピューターを持っています。Python 3.6 と Visual Studio Code がインストールされています。
ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルをトレーニングし、損失と精度のメトリクスを記録するスクリプトを実行する必要があります。
解決策: Azure ML SDK を Surface Book にインストールします。Python コードを実行してワークスペースに接続し、ローカル コンピューティングで実験としてトレーニング スクリプトを実行します。