150 を超える特徴を含むデータセットがあります。データセットを使用して、サポート ベクター マシン (SVM) バイナリ分類器をトレーニングします。
データセットの特徴重要度スコアのセットを計算するには、Azure Machine Learning Studio の Permutation Feature Importance モジュールを使用する必要があります。
どの順序でアクションを実行すればよいですか? 回答するには、アクション リストからすべてのアクションを回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

Azure では、Windows および Linux 用の Data Science Virtual Machines (DSVM) を使用します。
DSVM にアクセスする必要があります。
どのユーティリティを使用すべきでしょうか? 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。

あなたは、鳥の健康と渡りを追跡するプロジェクトの主任データ サイエンティストです。専門家が収集したラベル付きの鳥の写真セットを使用して、複数画像分類のディープラーニング モデルを作成します。このモデルを使用して、アプリ ユーザーが捕獲した鳥の種類を予測するクロスプラットフォーム モバイル アプリを開発する予定です。
トレーニング済みのモデルを Web サービスとしてテストし、デプロイする必要があります。デプロイされたモデルは、次の要件を満たしている必要があります。
テストには認証された接続は必要ありません。
デプロイされたモデルは、推論中に低レイテンシで実行する必要があります。
REST エンドポイントはスケーラブルである必要があり、複数のエンドユーザーがモバイル アプリケーションを使用している場合に大量のリクエストを処理できる容量が必要です。
有効な REST リクエストが送信されたときに、Web サービスが期待される JSON 形式で予測を返すことを確認する必要があります。
どのコンピューティング 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。

Azure Machine Learning ワークスペースのノートブックからコンピューティング インスタンスの data/sample.csv フォルダーに .csv ファイルをダウンロードします。ファイルには 10,000 件のレコードが含まれています。ファイル内のデータの概要統計を生成する必要があります。統計には、数値列ごとに次の情報が含まれている必要があります。
* 空でない値の数
* 平均値
* 標準偏差
* 最小値と最大値
* 25パーセンタイル、50パーセンタイル、75パーセンタイル
要約統計を生成する Python コードを完成させる必要があります。
どのコード セグメントを使用する必要がありますか? 回答するには、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。

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。