Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルを作成します。
さまざまなコンピューティングコンテキストを使用してモデルをトレーニングし、スコアリングする予定です。また、Azure Machine Learning Studio で新しいコンピューティングリソースを作成する予定です。
適切なコンピューティング タイプを選択する必要があります。
どのコンピューティングタイプを選択すべきでしょうか？適切なコンピューティングタイプを適切な要件にドラッグしてください。各コンピューティングタイプは、1回、複数回、または全く使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

テスト要件に応じてデータを分割する方法を特定する必要があります。
どのプロパティを選択すべきでしょうか？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 ポイントが与えられます。

Azure では Windows および Linux 用の Data Science Virtual Machines (DSVM) を使用します。
DSVM にアクセスする必要があります。
どのユーティリティを使用すべきですか? 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。

モデルのトレーニング要件に応じて、順列特徴重要度モジュールを設定する必要があります。
どのプロパティを選択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。

train.py というPythonスクリプトを作成し、scriptsというフォルダに保存します。このスクリプトは、scikit-learnフレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニングします。
スクリプトは、ローカル ワークステーション上で Azure Machine Learning 実験として実行する必要があります。
train.py スクリプトを実行する実験を開始するには、Python コードを記述する必要があります。
コードセグメントをどのように完了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。