DP-100 試験問題 71

モデルをトレーニングするときに、Azure Machine Learning の Hyperdrive 機能を使用して最適なハイパーパラメータ値を決定する予定です。
以下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。
learning_rate: 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設定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 ポイントが加算されます。
  • DP-100 試験問題 72


    以下の各記述について、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:正しい選択肢は1つにつき1点です。

    DP-100 試験問題 73

    広告応答のモデリング戦略を定義する必要があります。
    順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

    DP-100 試験問題 74

    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可能性のある独自の解答が含まれています。質問セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
    このセクションの質問に回答した後は、その質問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 デザイナーを使用して、次のデータセットを実験に読み込みます。

    入力データセットと同じ列とヘッダー行を持ち、両方の入力データセットのすべての行を含むデータセットを作成する必要があります。
    解決策: Python スクリプト実行モジュールを使用します。
    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 75

    近くの気象観測所からデータを収集しています。weather_dfというPandasデータフレームがあり、そこには以下のデータが含まれています。

    データは正午と深夜の 12 時間ごとに収集されます。
    自動機械学習を用いて、今後7日間の気温を予測する時系列モデルを作成する予定です。最初のトレーニングラウンドでは、最大50個の異なるモデルをトレーニングします。
    これらのモデルをトレーニングするには、Azure Machine Learning SDK を使用して自動機械学習実験を実行する必要があります。
    自動化された機械学習の実行を構成する必要があります。
    AutoMLConfig 定義をどのように完了すればよいですか? 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 ポイントが加算されます。