DP-100 試験問題 291
ホテル予約 Web サイトの不正取引を予測する機械学習モデルを開発およびトレーニングします。
サイトへのトラフィックは大幅に異なります。このサイトでは、月曜日と金曜日には大量のトラフィックが発生しますが、その他の日にはトラフィックが大幅に減少します。休日はウェブ トラフィックが多い日でもあります。需要に応じて動的にスケールアップおよびスケールダウンできるコンピューティング上の Azure Machine Learning リアルタイム Web サービス エンドポイントとしてモデルをデプロイする必要があります。どの展開コンピューティング オプションを使用する必要がありますか?
サイトへのトラフィックは大幅に異なります。このサイトでは、月曜日と金曜日には大量のトラフィックが発生しますが、その他の日にはトラフィックが大幅に減少します。休日はウェブ トラフィックが多い日でもあります。需要に応じて動的にスケールアップおよびスケールダウンできるコンピューティング上の Azure Machine Learning リアルタイム Web サービス エンドポイントとしてモデルをデプロイする必要があります。どの展開コンピューティング オプションを使用する必要がありますか?
DP-100 試験問題 292
Azure Data Science Virtual Machine (DSVM) をコンピューティング ターゲットとして使用する必要があります。
Azure Machine Learning SDK for Python を使用して、既存の DSVM をワークスペースにアタッチする必要があります。
次の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 SDK for Python を使用して、既存の DSVM をワークスペースにアタッチする必要があります。
次の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。
DP-100 試験問題 293
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。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
全体的なグローバル相対重要度の値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として、各特徴の重要性を計算することによって、モデルの予測を説明できなければなりません。
必要なグローバルおよびローカル フィーチャの重要度の値を取得するために使用できるエクスプローラーを作成する必要があります。
解決策: TabularExplainer を作成します。
解決策は目標を達成できますか?
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。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
全体的なグローバル相対重要度の値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として、各特徴の重要性を計算することによって、モデルの予測を説明できなければなりません。
必要なグローバルおよびローカル フィーチャの重要度の値を取得するために使用できるエクスプローラーを作成する必要があります。
解決策: TabularExplainer を作成します。
解決策は目標を達成できますか?
DP-100 試験問題 294
二項分類を実行するリカレント ニューラル ネットワークを構築しています。
各トレーニング エポックのトレーニング損失、検証損失、トレーニング精度、および検証精度を確認します。
モデルのパフォーマンスを分析する必要があります。
分類モデルが過剰適合しているかどうかを特定する必要があります。
次のうち正しいのはどれですか?
各トレーニング エポックのトレーニング損失、検証損失、トレーニング精度、および検証精度を確認します。
モデルのパフォーマンスを分析する必要があります。
分類モデルが過剰適合しているかどうかを特定する必要があります。
次のうち正しいのはどれですか?
DP-100 試験問題 295
ビジネス アプリケーションで使用されるバッチ推論パイプラインを公開します。
アプリケーション開発者は、公開されたパイプラインの REST インターフェイスにどの情報を送信し、どの情報を返す必要があるかを知る必要があります。
REST リクエストで必要な情報と、公開されたパイプラインからの応答として返される情報を特定する必要があります。
REST リクエストでどの値を使用し、応答で期待する値はどれですか? 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。
アプリケーション開発者は、公開されたパイプラインの REST インターフェイスにどの情報を送信し、どの情報を返す必要があるかを知る必要があります。
REST リクエストで必要な情報と、公開されたパイプラインからの応答として返される情報を特定する必要があります。
REST リクエストでどの値を使用し、応答で期待する値はどれですか? 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。
