次のバージョンのモデルを登録します。

Azure ML Python SDK を使用してトレーニング実験を実行します。実験の実行を参照するには、run という名前の変数を使用します。
実行が送信され完了したら、次のコードを実行します。

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 ポイントが付与されます。

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。
scripts というローカル フォルダーに train.py という Python スクリプトがあります。このスクリプトは、scikit-learn を使用して回帰モデルをトレーニングします。このスクリプトには、scripts フォルダーにあるトレーニング データ ファイルを読み込むコードが含まれています。
aml-compute という名前のコンピューティング クラスターで、Azure ML 実験としてスクリプトを実行する必要があります。
実行を構成して、環境にモデル トレーニングに必要なパッケージが含まれていることを確認する必要があります。ターゲット コンピューティング クラスターを参照する aml-compute という名前の変数をインスタンス化しました。
解決策: 次のコードを実行します。

ソリューションは目標を満たしていますか?

Azure Machine Learning Studio を使用して、コンピューティング インスタンスを含めるワークスペースを作成します。ワークスペースで Python SDK v2 ノートブックを開発しています。ノートブックで Intellisense を使用する必要があります。どうすればよいでしょうか。

財務チームから、finance-data という名前の Azure Storage BLOB コンテナー内のデータを使用してモデルをトレーニングするように依頼されました。
コンテナーを Azure Machine Learning ワークスペースのデータストアとして登録し、コンテナーが存在しない場合にエラーが発生するようにする必要があります。
コードをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリア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。

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。
scripts というローカル フォルダーに train.py という Python スクリプトがあります。このスクリプトは、scikit-learn を使用して回帰モデルをトレーニングします。このスクリプトには、scripts フォルダーにあるトレーニング データ ファイルを読み込むコードが含まれています。
aml-compute という名前のコンピューティング クラスターで、Azure ML 実験としてスクリプトを実行する必要があります。
実行を構成して、環境にモデル トレーニングに必要なパッケージが含まれていることを確認する必要があります。ターゲット コンピューティング クラスターを参照する aml-compute という名前の変数をインスタンス化しました。
解決策: 次のコードを実行します。

ソリューションは目標を満たしていますか?