DP-100 試験問題 321
Azure Machine Learning の Hyperdrive 機能を使用して、モデルをトレーニングするときに最適なハイパーパラメータ値を決定する予定です。
次のハイパーパラメータ値の組み合わせを試すには、Hyperdrive を使用する必要があります。早期終了ポリシーを適用しないでください。
学習率: 0.001 から 0.1 までの任意の値
* バッチサイズ: 16、32、または 64
Hyperdrive 実験のサンプリング方法を構成する必要があります。どの 2 つのサンプリング方法を使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションです。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
次のハイパーパラメータ値の組み合わせを試すには、Hyperdrive を使用する必要があります。早期終了ポリシーを適用しないでください。
学習率: 0.001 から 0.1 までの任意の値
* バッチサイズ: 16、32、または 64
Hyperdrive 実験のサンプリング方法を構成する必要があります。どの 2 つのサンプリング方法を使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションです。
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 322
注: この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす独自の解決策が含まれています。質問セットによっては、正しい解決策が複数ある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションで質問に答えた後は、そのセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Learning 学習スタジオで新しい実験を作成しています。
トレーニングでは、1 つのクラスの観測数が他のクラスよりもはるかに少ないため、クラスの不均衡を補正するために適切なデータ サンプリング戦略を選択する必要があります。
解決策: Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) サンプリング モードを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
このセクションで質問に答えた後は、そのセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Learning 学習スタジオで新しい実験を作成しています。
トレーニングでは、1 つのクラスの観測数が他のクラスよりもはるかに少ないため、クラスの不均衡を補正するために適切なデータ サンプリング戦略を選択する必要があります。
解決策: Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) サンプリング モードを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
DP-100 試験問題 323
Azure Machine Learning ワークスペースの所有者です。
カスタム ロールを使用して、コンピューティング リソースの作成または削除を防止する必要があります。ワークスペース内のその他のすべての操作を許可する必要があります。
カスタムロールを構成する必要があります。
設定を完了するにはどうすればよいでしょうか? 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。
カスタム ロールを使用して、コンピューティング リソースの作成または削除を防止する必要があります。ワークスペース内のその他のすべての操作を許可する必要があります。
カスタムロールを構成する必要があります。
設定を完了するにはどうすればよいでしょうか? 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。
DP-100 試験問題 324
分類タスクを解決しています。
データセットのバランスが崩れています。
分類の精度を向上させるには、Azure Machine Learning Studio モジュールを選択する必要があります。
どのモジュールを使用すればよいですか?
データセットのバランスが崩れています。
分類の精度を向上させるには、Azure Machine Learning Studio モジュールを選択する必要があります。
どのモジュールを使用すればよいですか?
DP-100 試験問題 325
Azure Machine Learning ワークスペースを作成し、開発環境をセットアップします。Tensorflow フレームワークを使用し、推定器を使用してトレーニング スクリプトを送信することで、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングする予定です。
トレーニング実行の計算速度を最適化する必要があります。
使用する適切な推定値と適切なトレーニング コンピューティング ターゲット構成を選択する必要があります。
どの値を使用すればよいですか? 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。
トレーニング実行の計算速度を最適化する必要があります。
使用する適切な推定値と適切なトレーニング コンピューティング ターゲット構成を選択する必要があります。
どの値を使用すればよいですか? 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。
