DP-100 試験問題 101

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。

DP-100 試験問題 102

ホテル予約ウェブサイトの不正取引を予測するための機械学習モデルを開発し、トレーニングします。
サイトへのトラフィックは大きく異なります。月曜日と金曜日はサイトのトラフィックが集中し、他の日はトラフィックがかなり少なくなります。休日も Web トラフィックが集中する日です。需要に応じて動的にスケールアップおよびスケールダウンできるコンピューティング上の Azure Machine Learning リアルタイム Web サービス エンドポイントとしてモデルをデプロイする必要があります。どのデプロイ コンピューティング オプションを使用すればよいでしょうか。
  • DP-100 試験問題 103

    モデルのトレーニング要件に応じて早期停止基準を実装する必要があります。
    ソリューションを開発するには、どの 3 つのコード セグメントを使用する必要がありますか? 回答するには、コード セグメントのリストから適切なコード セグメントを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
    注意: 回答の選択肢の順序は複数あっても正解です。正解の順序を選択した場合でも、得点は得られます。

    DP-100 試験問題 104

    Windows 用のディープラーニング仮想マシンを構成します。
    次の操作を実行するためのツールとフレームワークを推奨する必要があります。
    ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの構築
    インタラクティブなデータ探索と視覚化を実行する
    どのツールとフレームワークを推奨すべきでしょうか? 答えるには、適切なツールを正しいタスクにドラッグします。各ツールは、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 105

    C-サポート ベクター分類を使用して、不均衡なトレーニング データセットでマルチクラス分類を実行します。Python コードを使用した C-サポート ベクター分類を以下に示します。

    C-Support Vector 分類コードを評価する必要があります。
    どの評価ステートメントを使用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。
    注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。