DP-100 試験問題 21
Azure Machine Learning ワークスペースを管理しています。Azure Machine Learning Python SDK v2 と MLflow を使用して、experiment1 という名前の実験を作成します。
以下の各文について、該当する場合は「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。
以下の各文について、該当する場合は「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。
DP-100 試験問題 22
モデルのトレーニング時に選択されたハイパーパラメータを最適化するために、Hyperdriveを使用する予定です。ハイパーパラメータ実験のオプションを定義するために、次のコードを作成します。
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。
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 23
Azure Machine Learning サービスを使用して、training.data という表形式のデータセットを作成します。このデータセットをトレーニング スクリプトで使用する予定です。
次のコードを使用して、データセットを参照する変数を作成します。
training_ds = ワークスペース.datasets.get("トレーニングデータ")
スクリプトを実行するための見積もりを定義します。
スクリプトが training.data データセットにアクセスできるようにするには、推定値の正しいプロパティを設定する必要があります。どのプロパティを設定する必要がありますか?
次のコードを使用して、データセットを参照する変数を作成します。
training_ds = ワークスペース.datasets.get("トレーニングデータ")
スクリプトを実行するための見積もりを定義します。
スクリプトが training.data データセットにアクセスできるようにするには、推定値の正しいプロパティを設定する必要があります。どのプロパティを設定する必要がありますか?
DP-100 試験問題 24
Azure Machine Learning ワークスペースには、 という名前のデータセットがあります。データセット内のデータのサンプルを次に示します。
自動化された機械学習を使用して、価格列を予測するための最適な回帰モデルを見つけたいと考えています。
Azure Machine Learning SDK を使用して、自動化された機械学習実験を構成する必要があります。
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 ポイントが加算されます。
自動化された機械学習を使用して、価格列を予測するための最適な回帰モデルを見つけたいと考えています。
Azure Machine Learning SDK を使用して、自動化された機械学習実験を構成する必要があります。
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 ポイントが加算されます。
DP-100 試験問題 25
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。
次の Azure サブスクリプションと Azure Machine Learning サービス ワークスペースがあります。
ml-project ワークスペースへの参照を取得する必要があります。
解決策: 次の Python 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。
次の Azure サブスクリプションと Azure Machine Learning サービス ワークスペースがあります。
ml-project ワークスペースへの参照を取得する必要があります。
解決策: 次の Python 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?