DP-100 試験問題 36
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 37
Azure Machine Learning のリモート コンピューティングでトレーニング実験を実行しています。
実験は、mlflow および azureml-contrib-run パッケージを含む conda 環境を使用するように構成されています。
実験で生成されたメトリックを追跡するためのログ パッケージとして MLflow を使用する必要があります。
実験のスクリプトを完成させる必要があります。
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。
実験は、mlflow および azureml-contrib-run パッケージを含む conda 環境を使用するように構成されています。
実験で生成されたメトリックを追跡するためのログ パッケージとして MLflow を使用する必要があります。
実験のスクリプトを完成させる必要があります。
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。
DP-100 試験問題 38
Python で機械学習モデルを作成しています。提供されたデータセットには、いくつかの数値列と 1 つのテキスト列が含まれています。テキスト列は製品のカテゴリを表します。製品カテゴリは常に次のいずれかになります。
バイク
車
バンズ
ボート
scikit-learn Python パッケージを使用して回帰モデルを構築しています。
テキスト データを scikit-learn Python パッケージと互換性があるように変換する必要があります。
コード セグメントをどのように完了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。
バイク
車
バンズ
ボート
scikit-learn Python パッケージを使用して回帰モデルを構築しています。
テキスト データを scikit-learn Python パッケージと互換性があるように変換する必要があります。
コード セグメントをどのように完了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 39
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。
ワークスペースに Azure Machine Learning サービス データストアを作成します。データストアには次のファイルが含まれます。
* /データ/2018/Q1 .csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id,M,f2,l
1,1,2,0
2、1、1、1
32,10
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロード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。
ワークスペースに Azure Machine Learning サービス データストアを作成します。データストアには次のファイルが含まれます。
* /データ/2018/Q1 .csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id,M,f2,l
1,1,2,0
2、1、1、1
32,10
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロード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 40
Azure Machine Learning Studio を使用してバイナリ分類モデルを作成します。
モデルのパラメータ スイープを実行してハイパーパラメータを調整する必要があります。パラメータ スイープは次の要件を満たす必要があります。
* ハイパーパラメータの可能な組み合わせをすべて反復する
* スイープを実行するために必要なコンピューティングリソースを最小限に抑える
* モデルのパラメータスイープを実行する必要があります。
どのパラメータスイープモードを使用すればよいですか?
モデルのパラメータ スイープを実行してハイパーパラメータを調整する必要があります。パラメータ スイープは次の要件を満たす必要があります。
* ハイパーパラメータの可能な組み合わせをすべて反復する
* スイープを実行するために必要なコンピューティングリソースを最小限に抑える
* モデルのパラメータスイープを実行する必要があります。
どのパラメータスイープモードを使用すればよいですか?
