フォルダーを参照する csvjolder という名前のファイル データセットを登録します。このフォルダーには、Azure ストレージ BLOB コンテナー内の複数のカンマ区切り値 (CSV) ファイルが含まれています。次のコードを使用して、ファイル データセットからデータを読み込むスクリプトを実行する予定です。次の変数を作成してインスタンス化します。

次のコードがあります。


スクリプトが参照するファイルを確実に読み取れるようにするには、データセットを渡す必要があります。コード コメントを置き換えるためにどのコード セグメントを挿入する必要がありますか?

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ます。aks-cluster コンピューティング ターゲットでトレーニング スクリプトを実験として実行します。
解決策は目標を達成できますか?

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？

Azure Machine Learning ワークスペースを管理するとします。model1 という名前のモデルをトレーニングします。
異なるモデルの予測結果に対して変更する特徴を特定する必要があります。
Model1 の Responsible Al (RAI) ダッシュボードを構成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。

データセットの構造が一致するように、メタデータの編集モジュールを構成する必要があります。
どの構成オプション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。