DP-100 試験問題 356
ノートブックからのモデル トレーニングのハイパーパラメータ チューニングを実装しています。ノートブックは Azure Machine Learning ワークスペースにあります。関連するすべての Python ライブラリをインポートするコードを追加します。
num_hidden_layers および batch_size ハイパーパラメータの検索空間でベイジアン サンプリングを構成する必要があります。
ベイジアン サンプリングを構成するには、次の Python コードを完了する必要があります。
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ます。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
num_hidden_layers および batch_size ハイパーパラメータの検索空間でベイジアン サンプリングを構成する必要があります。
ベイジアン サンプリングを構成するには、次の Python コードを完了する必要があります。
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ます。注: 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 357
CPU ベースのコンピューティング クラスターと Azure Kubernetes Services (AKS) 推論クラスターを含む Azure Machine Learning ワークスペースがあります。分類モデルの作成に使用する予定のデータを含む表形式のデータセットを作成します。
Azure Machine Learning デザイナーを使用して、クライアント アプリケーションが新しいデータを送信し、応答として即時の予測を取得することで分類モデルを使用できる Web サービスを作成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、正しい順序で並べます。
Azure Machine Learning デザイナーを使用して、クライアント アプリケーションが新しいデータを送信し、応答として即時の予測を取得することで分類モデルを使用できる Web サービスを作成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、正しい順序で並べます。
DP-100 試験問題 358
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 Machine Learning を使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdrive を使用して、モデルの AUC メトリックを最適化するパラメータを見つけます。次のコードを実行して、実験用の HyperDriveConfig を構成します。
この構成を使用して、ランダム フォレスト モデルをトレーニングし、検証データでテストするスクリプトを実行する予定です。検証データのラベル値は y_test 変数に格納され、モデルから予測された確率は y_predicted 変数に格納されます。
Hyperdrive が AUC メトリックのハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログ記録を追加する必要があります。
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?
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 Machine Learning を使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdrive を使用して、モデルの AUC メトリックを最適化するパラメータを見つけます。次のコードを実行して、実験用の HyperDriveConfig を構成します。
この構成を使用して、ランダム フォレスト モデルをトレーニングし、検証データでテストするスクリプトを実行する予定です。検証データのラベル値は y_test 変数に格納され、モデルから予測された確率は y_predicted 変数に格納されます。
Hyperdrive が AUC メトリックのハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログ記録を追加する必要があります。
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?
DP-100 試験問題 359
Azure Machine Learning データセットを作成します。Azure Machine Learning デザイナーを使用して、Python スクリプト実行コンポーネントとカスタム コードを使用してデータセットを変換します。
スクリプトと関連ライブラリをスクリプト バンドルとしてアップロードする必要があります。
Execute Python Script コンポーネントを構成する必要があります。
どの構成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。
スクリプトと関連ライブラリをスクリプト バンドルとしてアップロードする必要があります。
Execute Python Script コンポーネントを構成する必要があります。
どの構成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。
DP-100 試験問題 360
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。
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。
