統計分布の非対称性を分析しています。
次の画像には、2 つのデータセットの確率分布を示す 2 つの密度曲線が含まれています。

ドロップダウン メニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各質問に答える回答の選択肢を選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

Python SDK v2 を使用して、workspace1 という名前の Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。
次の要件を満たすために、Azure Blot ストレージと Azure Fetes ストレージのデータストアをワークスペース 1 に登録する必要があります。
* 可能な場合、ストレージへのアクセスには Azure Active Directory (Azure AD) 認証を使用する必要があります。
* workspace1 の資格情報とシークレットは、Azure Files ストレージにアクセスするときに、指定された期間有効である必要があります。
Azure Blob と Azure Files Storage を workspace1 に登録するために使用されるセキュリティ アクセス方法を構成する必要があります。
どのセキュリティ アクセス方法を設定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 ワークスペースを作成します。ワークスペースには、src という名前のフォルダーが含まれています。このフォルダーには、script 1 .py という名前の Python スクリプトが含まれています。
Azure Machine Learning Python SDK v2 を使用して制御スクリプトを作成します。トレーニング ジョブの一部としてスクリプト l.py を実行するには、制御スクリプトを使用する必要があります。
ジョブパラメータを定義するスクリプトのセクション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。

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。
Python スクリプトを使用して Azure Machine Learning 実験を実行する予定です。スクリプトは実験実行コンテキストへの参照を作成し、ファイルからデータを読み込み、ラベル列の一意の値のセットを識別して、実験の実行を完了します。

実験では、後で確認できるように、実行のメトリクスとしてデータ内に一意のラベルを記録する必要があります。
コメントで示された位置に一意のラベル値を実行メトリックとして記録するには、スクリプトにコードを追加する必要があります。
解決策: コメントを次のコードに置き換えます。
run.log_list('ラベル値', label_vals)
解決策は目標を達成できますか?

Aunt Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングします。
精度値を記録するには、次のトレーニング スクリプト m Python を使用します。

スイープ ジョブを定義するには、Python スクリプトを使用する必要があります。
ハイパー パラメーター チューニングで最適化する主なメトリックと目標を指定する必要があります。
Python 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、回答エリアで適切な選択肢を選択してください。 注: 正しい選択肢はそれぞれ 1 ポイントの価値があります。