Azure CLI ml 拡張機能 v2 を使用して、Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。コンピューティング クラスターを作成するには、YAML スキーマを定義する必要があります。どのスキーマを使用すればよいでしょうか。

Azure を使用して機械学習の実験を開発しています。次の画像は、機械学習の実験の入力と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、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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
Azure Synapse コンピューティング リソースを使用して、ワークスペースにモデル トレーニング用の専用コンピューティングを実装する必要があります。ソリューションでは、専用コンピューティングを接続し、Azure Synapse セッションを開始する必要があります。
コンピューティング リソースを実装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。

Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。Azure Machine Learning Python SDK v2 と MLflow を使用して、experiment1 という名前の実験を作成します。

次の各文が当てはまる場合は「はい」を選択してください。当てはまらない場合は「いいえ」を選択してください。

Azure ML SDK を使用して実験を実行する準備をしており、コンピューティングを作成する必要があります。次のコードを実行します。

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 ポイントが付与されます。