機械学習モデルを開発しています。
テストのために機械学習モデルを推論する必要があります。
最小コストのコンピューティングターゲットを使用する必要があります
どの 2 つのコンピューティング ターゲットを使用する必要がありますか? それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注意: 正解を選ぶごとに1ポイント獲得できます

機械学習モデルが、敏感な特徴に対して不公平な予測を生成することがあります。
モデルの不公平さを軽減するには、後処理技術を使用してモデルに制約を適用する必要があります。
後処理手法とモデル タイプを選択する必要があります。
何を使うべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

2,000 行を含むデータセットがあります。Azure Machine Learning Studio を使用して機械学習分類モデルを構築しています。実験にパーティションとサンプル モジュールを追加します。
モジュールを構成する必要があります。次の要件を満たす必要があります。
* データをサブセットに分割します。
* ラウンドロビン方式を使用して行をフォールドに割り当てます。
* データセット内の行を再利用できるようにします。
モジュールをどのように構成すればよいですか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Machine Learning を使用して、Azure ML Python SDK v2 ベースのモデル トレーニングのハイパーパラメータ チューニングを実装します。
トレーニング実行は、最高のパフォーマンスの実行と比較して主要なメトリックが 25 パーセント以上低下したときに終了する必要があります。
トレーニング ジョブを終了するには、早期終了ポリシーを構成する必要があります。
どの値を使用すればよいですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure を使用して機械学習の実験を開発しています。
次の画像は、機械学習実験の入力と出力を示しています。

ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表示されている情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。