DP-100 試験問題 116
Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングします。トレーニング スクリプトをリモートで実行するためのコンピューティング ターゲットが必要です。次の Python コードを実行します。
DP-100 試験問題 117
Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルを作成します。
さまざまなコンピューティング コンテキストを使用してモデルをトレーニングし、スコアリングする予定です。また、Azure Machine Learning Studio で新しいコンピューティング リソースを作成することも計画しています。
適切なコンピューティング タイプを選択する必要があります。
どのコンピューティング タイプを選択する必要がありますか? 答えるには、適切なコンピューティング タイプを正しい要件にドラッグします。各コンピューティング タイプは、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。
さまざまなコンピューティング コンテキストを使用してモデルをトレーニングし、スコアリングする予定です。また、Azure Machine Learning Studio で新しいコンピューティング リソースを作成することも計画しています。
適切なコンピューティング タイプを選択する必要があります。
どのコンピューティング タイプを選択する必要がありますか? 答えるには、適切なコンピューティング タイプを正しい要件にドラッグします。各コンピューティング タイプは、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 118
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。
学生の教育期間、学位の種類、芸術形式などの変数に応じて、学生の芸術作品の価格を予測するモデルを作成しています。
まず線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策: 平均絶対誤差、平均絶対平方根誤差、相対絶対誤差、相対二乗誤差、決定係数などの指標を使用します。
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。
学生の教育期間、学位の種類、芸術形式などの変数に応じて、学生の芸術作品の価格を予測するモデルを作成しています。
まず線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策: 平均絶対誤差、平均絶対平方根誤差、相対絶対誤差、相対二乗誤差、決定係数などの指標を使用します。
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 119
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。
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 120
Azure Machine Learning で機械学習モデルをトレーニングしています。Hyperdrive を使用してハイパーパラメータを調整します。以前のモデル トレーニングとチューニングの実行では、多くのモデルが同様のパフォーマンスを示しました。次の要件を満たす早期終了ポリシーを選択する必要があります。
* 現在の実行を評価する際に、以前のすべての実行のパフォーマンスを考慮します
* 現在の実行を、これまでの最高のパフォーマンスの実行とのみ比較することを回避します。 2 つの早期終了ポリシーのどれを使用する必要がありますか? それぞれの正解は、ソリューションの一部を示しています。 注: 正解の選択はそれぞれ 1 ポイントの価値があります。
* 現在の実行を評価する際に、以前のすべての実行のパフォーマンスを考慮します
* 現在の実行を、これまでの最高のパフォーマンスの実行とのみ比較することを回避します。 2 つの早期終了ポリシーのどれを使用する必要がありますか? それぞれの正解は、ソリューションの一部を示しています。 注: 正解の選択はそれぞれ 1 ポイントの価値があります。