DP-100 試験問題 271
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。
あなたは、Azure Machine Learning Studio を使用しているデータ サイエンティストです。
ターゲット列を予測するには、値を正規化して出力列をビンに生成する必要があります。
解決策: PQuantile 正規化を使用して Quantiles ビニング モードを適用します。
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。
あなたは、Azure Machine Learning Studio を使用しているデータ サイエンティストです。
ターゲット列を予測するには、値を正規化して出力列をビンに生成する必要があります。
解決策: PQuantile 正規化を使用して Quantiles ビニング モードを適用します。
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 272
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 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 を設定します。
この設定を使用して、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します。検証データのラベル値はy_testという変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという変数に格納されます。
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 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 を設定します。
この設定を使用して、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します。検証データのラベル値はy_testという変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという変数に格納されます。
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 273
ローカルワークステーションでAzure Machine Learning SDKを使用してモデルをトレーニングし、登録します。ワークステーションにはPython 3.6とVisual Studio Codeがインストールされています。
モデルを Azure Kubernetes Service (AKS) ベースの Web サービスとして運用環境にデプロイしようとすると、スコアリング スクリプトでエラーが発生し、デプロイが失敗します。
サービスを本番環境に展開する前に、ローカル ワークステーションでサービスをデバッグする必要があります。
どの 4 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、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。
モデルを Azure Kubernetes Service (AKS) ベースの Web サービスとして運用環境にデプロイしようとすると、スコアリング スクリプトでエラーが発生し、デプロイが失敗します。
サービスを本番環境に展開する前に、ローカル ワークステーションでサービスをデバッグする必要があります。
どの 4 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、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 274
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。ラップトップ コンピューター上にローカル Python 環境を準備します。ラップトップ コンピューターからワークスペースに接続し、実験を実行します。
次の config.json ファイルを作成します。
ワークスペース内のデータや実験を操作するには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
Python 環境からワークスペースに接続するには、config.json ファイルを構成する必要があります。
ワークスペースに接続するために、config.json ファイルに追加する必要がある 2 つのパラメータはどれですか。それぞれの正解はソリューションの一部を示しています。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
次の config.json ファイルを作成します。
ワークスペース内のデータや実験を操作するには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
Python 環境からワークスペースに接続するには、config.json ファイルを構成する必要があります。
ワークスペースに接続するために、config.json ファイルに追加する必要がある 2 つのパラメータはどれですか。それぞれの正解はソリューションの一部を示しています。
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 275
Azure Machine Learning プロジェクト ファイルを含む既存の GitHub リポジトリがあります。
リポジトリを Azure Machine Learning 共有ワークスペース ファイル システムに複製する必要があります。
どの 4 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、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。
注意：正解の選択肢の順序は複数あります。正解の選択肢のいずれかを選択しても、得点は付与されます。
リポジトリを Azure Machine Learning 共有ワークスペース ファイル システムに複製する必要があります。
どの 4 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、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。
注意：正解の選択肢の順序は複数あります。正解の選択肢のいずれかを選択しても、得点は付与されます。
