DP-100 試験問題 296

Workspace1 という名前の Azure Machine Learning ワークスペースと、DSMV1 という名前のデータ サイエンス仮想マシン (DSVM) を管理します。
Jupiter ノートブックと Python SDK v2 コードを使用して、DSMV1 で実験を行う必要があります。 メトリクスと成果物をワークスペース 1 に保存する必要があります。 まず、Python SCK v2 コードを作成して、必要なすべてのパッケージをインポートします。
メトリックと記事ワークスペース 1 を保存するには、Python SOK v2 コード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、正しい順序に並べます。

DP-100 試験問題 297

Azure ストレージ アカウント内の BLOB コンテナーを参照する、training_data という名前のデータストアを作成します。BLOB コンテナーには、複数のコンマ区切り値 (CSV) ファイルが格納されるという名前のフォルダーが含まれています。
./script というローカル フォルダーに train.py というスクリプトがあり、これを推定器を使用した実験として実行する予定です。スクリプトには、csv_files フォルダーからデータを読み取る次のコードが含まれています。

次のスクリプトがあります。

スクリプトが training_data データストアの csv_files フォルダーを参照する data_ref という名前のデータ参照からデータを読み取ることができるように、実験の推定値を構成する必要があります。
見積もりを構成するにはどのコードを使用する必要がありますか?
  • DP-100 試験問題 298

    近くの気象観測所からデータを収集します。次のデータを含む weather_df という名前の pandas データフレームがあります。

    データは正午と深夜の 12 時間ごとに収集されます。
    自動化された機械学習を使用して、今後 7 日間の気温を予測する時系列モデルを作成する予定です。トレーニングの最初のラウンドでは、最大 50 個の異なるモデルをトレーニングします。
    これらのモデルをトレーニングするには、Azure Machine Learning SDK を使用して自動化された機械学習実験を実行する必要があります。
    自動化された機械学習の実行を構成する必要があります。
    AutoMLConfig 定義をどのように完了すればよいですか? 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。

    DP-100 試験問題 299

    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。

    DP-100 試験問題 300

    AccessibilityToHighway 列の欠落データを置き換える必要があります。
    欠落データのクリーンアップ モジュールをどのように構成すればよいですか? 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。