DP-100 試験問題 76
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。
あなたは Azure Machine Learning Studio を使用するデータ サイエンティストです。
ターゲット列を予測するには、値を正規化して出力列をビンに生成する必要があります。
解決策: QuantileIndex 正規化とともに Quantiles 正規化を適用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
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。
あなたは Azure Machine Learning Studio を使用するデータ サイエンティストです。
ターゲット列を予測するには、値を正規化して出力列をビンに生成する必要があります。
解決策: QuantileIndex 正規化とともに Quantiles 正規化を適用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
DP-100 試験問題 77
自動化された機械学習を使用して、分類モデルと回帰モデルをトレーニングします。
自動化された機械学習の実験結果を評価する必要があります。結果には、分類モデルが予測で体系的なエラーを起こしている方法と、ターゲット機能と回帰モデルの予測との関係が含まれます。自動化された機械学習によって生成されたグラフを使用する必要があります。
モデルタイプごとにチャートタイプを選択する必要があります。
どの種類のグラフ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。
自動化された機械学習の実験結果を評価する必要があります。結果には、分類モデルが予測で体系的なエラーを起こしている方法と、ターゲット機能と回帰モデルの予測との関係が含まれます。自動化された機械学習によって生成されたグラフを使用する必要があります。
モデルタイプごとにチャートタイプを選択する必要があります。
どの種類のグラフ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。
DP-100 試験問題 78
Azure Machine Learning を使用して、モデルをリアルタイム Web サービスとしてデプロイします。
サービスの開始時にモデルが読み込まれ、新しいデータが受信されるとスコア付けに使用されるようにする、サービスのエントリ スクリプトを作成する必要があります。
スクリプトにどの関数を含める必要がありますか? 回答するには、適切な関数を正しいアクションにドラッグします。各関数は、1 回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが与えられます。
サービスの開始時にモデルが読み込まれ、新しいデータが受信されるとスコア付けに使用されるようにする、サービスのエントリ スクリプトを作成する必要があります。
スクリプトにどの関数を含める必要がありますか? 回答するには、適切な関数を正しいアクションにドラッグします。各関数は、1 回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが与えられます。
DP-100 試験問題 79
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
次の要件を満たす、DataScientist という名前のカスタム ロールを作成する必要があります。
ロールのメンバーはワークスペースを削除できないようにする必要があります。
ロール メンバーは、ワークスペース内のコンピューティング リソースを作成、更新、または削除できないようにする必要があります。
ロールのメンバーは、ワークスペースに新しいユーザーを追加できないようにする必要があります。
Azure Machine Learning ワークスペースで DataScientist ロール用の JSON ファイルを作成する必要があります。
カスタム ロールは、IT 運用チームによって指定された制限を適用する必要があります。
どの JSON コード セグメントを使用すればよいですか?
次の要件を満たす、DataScientist という名前のカスタム ロールを作成する必要があります。
ロールのメンバーはワークスペースを削除できないようにする必要があります。
ロール メンバーは、ワークスペース内のコンピューティング リソースを作成、更新、または削除できないようにする必要があります。
ロールのメンバーは、ワークスペースに新しいユーザーを追加できないようにする必要があります。
Azure Machine Learning ワークスペースで DataScientist ロール用の JSON ファイルを作成する必要があります。
カスタム ロールは、IT 運用チームによって指定された制限を適用する必要があります。
どの JSON コード セグメントを使用すればよいですか?
DP-100 試験問題 80
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。
ワークスペースに Azure Machine Learning サービス データストアを作成します。データストアには次のファイルが含まれます。
* /データ/2018/Q1.csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
ID、f1、f2i
1,1.2,0
2,1,1,
1 3,2.1,0
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロードする必要があります。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
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。
ワークスペースに Azure Machine Learning サービス データストアを作成します。データストアには次のファイルが含まれます。
* /データ/2018/Q1.csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
ID、f1、f2i
1,1.2,0
2,1,1,
1 3,2.1,0
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロードする必要があります。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
