DP-100 試験問題 51
Azure Machine Learning データストアを持つ Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。
データは次のソースからロードする必要があります。
* 認証情報不要の Azure Blob ストレージ
* 資格情報なしのデータストアではない Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen 2。Azure Machine Learning データストア内のデータにアクセスするための認証メカニズムを定義する必要があります。
どのデータアクセスメカニズムを使用すべきでしょうか?適切なデータアクセスメカニズムを適切なストレージタイプに移動すれば良いでしょう。各データアクセスメカニズムは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーを移動したり、スクロールしたりする必要があるかもしれません。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

データは次のソースからロードする必要があります。
* 認証情報不要の Azure Blob ストレージ
* 資格情報なしのデータストアではない Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen 2。Azure Machine Learning データストア内のデータにアクセスするための認証メカニズムを定義する必要があります。
どのデータアクセスメカニズムを使用すべきでしょうか?適切なデータアクセスメカニズムを適切なストレージタイプに移動すれば良いでしょう。各データアクセスメカニズムは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーを移動したり、スクロールしたりする必要があるかもしれません。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

DP-100 試験問題 52
地元のタクシー会社の履歴データを含むデータセットを分析し、回帰モデルを開発しています。
タクシー料金を予測しなければなりません。
回帰モデルを正しく評価するには、パフォーマンス メトリックを選択する必要があります。
どの 2 つの指標を使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
タクシー料金を予測しなければなりません。
回帰モデルを正しく評価するには、パフォーマンス メトリックを選択する必要があります。
どの 2 つの指標を使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
DP-100 試験問題 53
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、複数の数値列と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。
自転車
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てください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

自転車
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てください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

DP-100 試験問題 54
データセットに対して特徴エンジニアリングを実行しています。
CityName という名前のフィーチャを追加し、列の値にテキスト London を入力する必要があります。
新しい機能をデータセットに追加する必要があります。
どの Azure Machine Learning Studio モジュールを使用すればよいですか?
CityName という名前のフィーチャを追加し、列の値にテキスト London を入力する必要があります。
新しい機能をデータセットに追加する必要があります。
どの Azure Machine Learning Studio モジュールを使用すればよいですか?
DP-100 試験問題 55
モデルを Web サービスとしてデプロイするには、ノートブックで次の Python コードを使用します。

デプロイメントは失敗します。
サービスのデプロイと初期化中に発生したイベントを特定するには、ノートブック内の Python SDK を使用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?

デプロイメントは失敗します。
サービスのデプロイと初期化中に発生したイベントを特定するには、ノートブック内の Python SDK を使用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?




