DP-100 試験問題 306
2 つの異なる年齢グループ内で糖尿病の陽性症例を予測するバイナリ分類器があります。
分類器は年齢グループ間で大きな差異を示しています。
分類器の出力を変更して、年齢グループ間の公平性を最大化し、次の要件を満たす必要があります。
* 分類器のベースとなるモデルを再トレーニングする必要がなくなります。
* 年齢層間での真陽性率と偽陽性率の差を最小限に抑えます。
どのアルゴリズムとパンティ制約を使用する必要がありますか? 回答するには、回答で適切なオプションを選択します。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
分類器は年齢グループ間で大きな差異を示しています。
分類器の出力を変更して、年齢グループ間の公平性を最大化し、次の要件を満たす必要があります。
* 分類器のベースとなるモデルを再トレーニングする必要がなくなります。
* 年齢層間での真陽性率と偽陽性率の差を最小限に抑えます。
どのアルゴリズムとパンティ制約を使用する必要がありますか? 回答するには、回答で適切なオプションを選択します。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 307
モデルのトレーニング時に選択されたハイパーパラメータを最適化するために、Hyperdrive を使用する予定です。ハイパーパラメータ実験のオプションを定義するには、次のコードを作成します。
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。注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが与えられます。
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 ポイントが与えられます。
DP-100 試験問題 308
パイプライン実行から出力を取得する必要があります。出力はどこにありますか?
DP-100 試験問題 309
Azure Machine Learning ワークスペースを使用しています。モデル テスト用の環境と運用用の環境をセットアップします。
テスト用のコンピューティング ターゲットでは、コストとデプロイメントの労力を最小限に抑える必要があります。運用用のコンピューティング ターゲットでは、応答時間が短く、デプロイされたサービスの自動スケーリングが可能で、リアルタイムの推論をサポートする必要があります。
モデルのテストと運用のためにコンピューティング ターゲットを構成する必要があります。
どのコンピューティング ターゲッ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ます。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
テスト用のコンピューティング ターゲットでは、コストとデプロイメントの労力を最小限に抑える必要があります。運用用のコンピューティング ターゲットでは、応答時間が短く、デプロイされたサービスの自動スケーリングが可能で、リアルタイムの推論をサポートする必要があります。
モデルのテストと運用のためにコンピューティング ターゲットを構成する必要があります。
どのコンピューティング ターゲッ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 310
実験の要件とデータセットに基づいて、特徴ベースの特徴選択モジュールを構成する必要があります。
モジュールのプロパティをどのように構成すればよいですか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックス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。
モジュールのプロパティをどのように構成すればよいですか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックス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。
