画像分類用のディープラーニング畳み込みニューラル ネットワーク モデルを構築する準備をしています。CUDA デバイスを使用してモデルをトレーニングするスクリプトを作成します。
Azure Machine Learning ワークスペースでこのスクリプトを実行する実験を送信する必要があります。
利用可能なコンピューティング リソースは次のとおりです。
Microsoft Office がインストールされている Microsoft Surface デバイス。企業の IT ポリシーにより、追加ソフトウェアのインストールは禁止されています。ワークスペース内に 2 つの CPU と 8 GB のメモリを備えた ds-workstation という名前のコンピューティング インスタンス、8 つの CPU ベース ノードを備えた cpu-cluster という名前の Azure Machine Learning コンピューティング ターゲット、4 つの CPU および GPU ベース ノードを備えた gpu-cluster という名前の Azure Machine Learning コンピューティング ターゲット。実験を送信するためのコードの実行と、モデルのトレーニング時間を最小限に抑えるためのスクリプトの実行に使用するコンピューティング リソースを指定する必要があります。
データ サイエンティストはどのリソース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ます。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

群衆感情モデルの評価戦略を定義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。

ビジネス アプリケーションで使用されるバッチ推論パイプラインを公開します。
アプリケーション開発者は、公開されたパイプラインの REST インターフェイスにどの情報が送信され、返されるかを把握する必要があります。
REST リクエストに必要な情報と、公開されたパイプラインからの応答として返される情報を特定する必要があります。
REST リクエストではどの値を使用し、応答ではどの値を期待しますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

分類タスクを解決しています。
k 分割クロス検証を使用して、限られたデータ サンプルでモデルを評価する必要があります。まず、ak パラメータを分割数として設定します。
クロス検証の k パラメータを設定する必要があります。
どの値を使用すればよいですか?

Azure Machine Learning Studio で分類タスクを実行しています。
提供されたデータ セットに基づいて、バランスの取れたテスト サンプルとトレーニング サンプルを準備する必要があります。
提供されたデータ セットに基づく警告サンプル。
データを 0.75:0.25 で分割する必要があります。
各パラメータにはどの値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。