DP-100 試験問題 381

Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングしています。トレーニング スクリプトをリモートで実行するコンピューティング ターゲットが必要です。次の Python コードを実行します。

DP-100 試験問題 382

次のように定義された 6 つのデータ ポイントを含む Python NumPy 配列を評価しています。
データ = [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn 機械学習ライブラリの k-fold アルゴリズム注入を使用して、次の出力を生成する必要があります。
トレイン: [10 40 50 60]、テスト: [20 30]
トレイン: [20 30 40 60]、テスト: [10 50]
トレイン: [10 20 30 50]、テスト: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装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、回答領域のダイアログ ボックスで適切なコード セグメントを選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

DP-100 試験問題 383

Azure Machine Learning デザイナーを使用して、回帰モデルのトレーニング パイプラインを作成します。
入力データ値のデータセットに対して予測を非同期的に生成するエンドポイントとしてパイプラインをデプロイするために準備する必要があります。
あなたは何をするべきか?
  • DP-100 試験問題 384

    ペナルティ イベント検出のプロセスを定義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。

    DP-100 試験問題 385

    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て実行します。
    大量のファイルから予測を推論するには、パイプラインを毎晩実行する必要があります。ファイルが保存されるフォルダーはデータセットとして定義されます。
    夜間の推論実行に使用できる REST サービスとしてパイプラインを公開する必要があります。
    あなたは何をするべきか?