DP-100 試験問題 96
アルゴリズムのハイパーパラメータを調整しています。次の表は、さまざまなハイパーパラメータ、トレーニング エラー、検証エラーを含むデータ セットを示しています。
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。
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。
DP-100 試験問題 97
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。
複数の列に欠損値が含まれる数値データセットを分析しています。
特徴セットの次元に影響を与えずに、適切な操作を使用して欠損値をクリーンアップする必要があります。
すべての値を含めるには、データセット全体を分析する必要があります。
解決策: 欠落しているデータ ポイントを含む列全体を削除します。
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。
複数の列に欠損値が含まれる数値データセットを分析しています。
特徴セットの次元に影響を与えずに、適切な操作を使用して欠損値をクリーンアップする必要があります。
すべての値を含めるには、データセット全体を分析する必要があります。
解決策: 欠落しているデータ ポイントを含む列全体を削除します。
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 98
Azure Machine Learning Studio で線形回帰モデルを開発しています。さまざまなアルゴリズムを比較する実験を実行します。
次の画像は結果データセットの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、画像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。
次の画像は結果データセットの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、画像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。
DP-100 試験問題 99
Azure Machine Learning Python SDK v2 のハイパーパラメータ調整を使用してモデルをトレーニングしています。次のコードを実行して、ハイパーパラメータ調整実験を構成します。
次の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。注意: 正しい選択ごとに 1 つのペイントが与えられます。
次の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。注意: 正しい選択ごとに 1 つのペイントが与えられます。
DP-100 試験問題 100
Azure Container Instance にモデルをデプロイします。
モデル API を呼び出すには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
ネイティブ SDK クラスとメソッドを使用して、デプロイされたモデルを呼び出す必要があります。
コマンド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。
モデル API を呼び出すには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
ネイティブ SDK クラスとメソッドを使用して、デプロイされたモデルを呼び出す必要があります。
コマンド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。
