パブリックエンドポイントからアクセスできる、workspace1 という名前の Azure Machine Learning ワークスペースがあります。このワークスペースには、store1 という名前の Azure Blob Storage データストアが含まれています。これは、account1 という名前の Azure ストレージアカウント内の BLOB コンテナーを表します。workspace1 と account1 は、同じ仮想ネットワーク内のプライベートエンドポイントを使用してアクセスできるように構成します。
Azure Machine Learning SDK for Python を使用して store1 のコンテンツにアクセスできる必要があります。また、Azure Machine Learning Studio を使用して store1 のコンテンツをプレビューできる必要があります。
store1 を設定する必要があります。
どうすればいいでしょうか? 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 ポイントが加算されます。

Azure ML SDK を使用して実験を実行する準備をしており、コンピューティングを作成する必要があります。次のコードを実行します。

以下の各文について、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 ポイントが加算されます。

ペナルティ イベント検出のプロセス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。

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。
IT 部門は、次の Azure リソース グループとリソースを作成します。

IT部門は、Azure Machine Learningワークスペースに、aks-clusterという名前のAzure Kubernetes Service (AKS)ベースの推論コンピューティングターゲットを作成します。GPUを搭載したMicrosoft Surface Bookコンピューターを使用します。
Python 3.6 と Visual Studio Code がインストールされています。
ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルをトレーニングし、損失と精度のメトリックを記録するスクリプトを実行する必要があります。
解決策：Surface Book に Azure ML SDK をインストールします。Python コードを実行してワークスペースに接続します。aks-cluster コンピューティング ターゲットで、トレーニング スクリプトを実験として実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?

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。
ローカルフォルダ「scripts」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、同じくscriptsフォルダ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。
実行を構成する際に、モデルのトレーニングに必要なパッケージが環境に含まれていることを確認する必要があります。ターゲットのコンピューティングクラスターを参照する aml-compute という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?