DP-100 試験問題 306
短い文章形式で記述された12,000件の顧客レビューを含むCSVファイルを使用して感情分析を実行します。このCSVファイルをAzure Machine Learning Studioに追加し、実験の開始点となるデータセットとして構成します。データセット内の顧客レビュー列からキーフレーズを抽出するために、テキストからのNグラム特徴抽出モジュールを実験に追加します。
顧客レビューのテキストから新しい n-gram 辞書を作成し、最大 n-gram サイズを 3 文字に設定する必要があります。
何を選択すればよいですか? 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。
顧客レビューのテキストから新しい n-gram 辞書を作成し、最大 n-gram サイズを 3 文字に設定する必要があります。
何を選択すればよいですか? 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 307
Azure Machine Learning Studio で時系列データセットを使用しています。
Split Data モジュールを使用して、データセットをトレーニング サブセットとテスト サブセットに分割する必要があります。
どの分割モードを使用する必要がありますか?
Split Data モジュールを使用して、データセットをトレーニング サブセットとテスト サブセットに分割する必要があります。
どの分割モードを使用する必要がありますか?
DP-100 試験問題 308
ホットスポットに関する質問
2 つの異なる年齢層内で糖尿病の陽性症例を予測するバイナリ分類器があります。
分類器は年齢層間で大きな差異を示しています。
分類器の出力を変更して、年齢グループ間の公平性を最大化し、次の要件を満たす必要があります。
- 分類器が使用されるモデルを再トレーニングする必要がなくなる
ベース。
- 年齢層間での真陽性率と偽陽性率の差を最小限に抑えます。
どのアルゴリズムとパリティ制約を使用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。
2 つの異なる年齢層内で糖尿病の陽性症例を予測するバイナリ分類器があります。
分類器は年齢層間で大きな差異を示しています。
分類器の出力を変更して、年齢グループ間の公平性を最大化し、次の要件を満たす必要があります。
- 分類器が使用されるモデルを再トレーニングする必要がなくなる
ベース。
- 年齢層間での真陽性率と偽陽性率の差を最小限に抑えます。
どのアルゴリズムとパリティ制約を使用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 309
WS1 という名前の Azure Machine Learning ワークスペースがあります。
Responsible Al ダッシュボードを使用して、WS1 に登録する MLflow モデルを評価する予定です。
MLflow モデルを登録するために使用するライブラリを特定する必要があります。
どのライブラリを使用すればよいですか?
Responsible Al ダッシュボードを使用して、WS1 に登録する MLflow モデルを評価する予定です。
MLflow モデルを登録するために使用するライブラリを特定する必要があります。
どのライブラリを使用すればよいですか?
DP-100 試験問題 310
Azure Machine Learning で機械学習モデルをトレーニングしています。Hyperdrive を使用してハイパーパラメータを調整しています。以前のモデルのトレーニングとチューニングの実行では、多くのモデルが同様のパフォーマンスを示しました。以下の要件を満たす早期終了ポリシーを選択する必要があります。
* 現在の実行を評価する際に、以前のすべての実行のパフォーマンスを考慮します
* 現在の実行を、これまでの最高のパフォーマンスを示した実行とのみ比較することを避けます。どの2つの早期終了ポリシーを使用すべきでしょうか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。注：正解は1つにつき1ポイントです。
* 現在の実行を評価する際に、以前のすべての実行のパフォーマンスを考慮します
* 現在の実行を、これまでの最高のパフォーマンスを示した実行とのみ比較することを避けます。どの2つの早期終了ポリシーを使用すべきでしょうか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。注：正解は1つにつき1ポイントです。