Azure Machine Learning デザイナーを使用して、Python スクリプトの実行コンポーネントとカスタム コードによってデータセットを変換しています。
Execute Python Script コンポーネントのメソッド シグネチャと戻り値の型を定義する必要があります。
何を定義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ます。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

注: この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす独自の解決策が含まれています。質問セットによっては、正しい解決策が複数ある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションで質問に答えた後は、そのセクション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 コンピューターがあります。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ック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 Machine Learning ワークスペースのコンピューティング ターゲットとして mlvm 仮想マシンを接続します。
Surface Book に Azure ML SDK をインストールし、Python コードを実行してワークスペースに接続します。mlvm リモート コンピューティング リソースで、実験としてトレーニング スクリプトを実行します。

近くの気象観測所からデータを収集します。次のデータを含む weather_df という名前の pandas データフレームがあります。

データは正午と深夜の 12 時間ごとに収集されます。
自動化された機械学習を使用して、今後 7 日間の気温を予測する時系列モデルを作成する予定です。トレーニングの最初のラウンドでは、最大 50 個の異なるモデルをトレーニングします。
これらのモデルをトレーニングするには、Azure Machine Learning SDK を使用して自動化された機械学習実験を実行する必要があります。
自動化された機械学習の実行を構成する必要があります。
AutoMLConfig 定義をどのように完了すればよいですか? 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。

群衆感情モデルの評価戦略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 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。

あなたは、鳥の健康と渡りを追跡するプロジェクトの主任データ サイエンティストです。専門家が収集したラベル付きの鳥の写真のセットを使用して、マルチクラス画像分類ディープラーニング モデルを作成します。
鳥の写真が 100,000 枚あります。すべての写真は JPG 形式を使用しており、Azure サブスクリプションの Azure BLOB コンテナーに保存されています。
ディープラーニング モデルのトレーニングに使用する Azure Machine Learning サービス ワークスペースから、Azure BLOB コンテナー内の鳥の写真ファイルにアクセスする必要があります。データの移動を最小限に抑える必要があります。
何をすべきでしょうか?