DP-100 試験問題 356
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。
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。
DP-100 試験問題 357
提供されたトレーニング セットを使用してバイナリ分類モデルを構築しています。
トレーニング セットは 2 つのクラス間で不均衡です。
データの不均衡を解決する必要があります。
この目標を達成するには、どのような 3 つの方法がありますか? それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
トレーニング セットは 2 つのクラス間で不均衡です。
データの不均衡を解決する必要があります。
この目標を達成するには、どのような 3 つの方法がありますか? それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
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 358
次のバージョンのモデルを登録します。
Azure ML Python SDK を使用してトレーニング実験を実行します。実験の実行を参照するには、run という変数を使用します。
実行が送信され完了したら、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。
Azure ML Python SDK を使用してトレーニング実験を実行します。実験の実行を参照するには、run という変数を使用します。
実行が送信され完了したら、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。
DP-100 試験問題 359
Azure Machine Learning SDK を使用して、分類モデルをトレーニングし、その精度メトリックを計算するトレーニング実験を実行します。
新しいデータが利用可能になると、モデルは毎月再トレーニングされます。
バッチ推論パイプラインで使用するには、モデルを登録する必要があります。
モデルを登録し、後続の再トレーニング実験で作成されたモデルは、その精度が現在登録されているモデルよりも高い場合にのみ登録されるようにする必要があります。
この目標を達成するには、どのような 2 つの方法がありますか? それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
新しいデータが利用可能になると、モデルは毎月再トレーニングされます。
バッチ推論パイプラインで使用するには、モデルを登録する必要があります。
モデルを登録し、後続の再トレーニング実験で作成されたモデルは、その精度が現在登録されているモデルよりも高い場合にのみ登録されるようにする必要があります。
この目標を達成するには、どのような 2 つの方法がありますか? それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
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 360
Azure Machine Learning ワークスペースを使用します。Azure Data Factor/パイプラインと、データドリフトを検出するためにスケジュールに従って実行されるデータセット モニターを使用します。
データセットモニターがデータドリフトを検出した際にトリガーされ、Azure Data Factoryパイプラインを起動してデータセットを更新する自動ワークフローを実装する必要があります。このソリューションでは、ワークフローの構成にかかる労力を最小限に抑える必要があります。
ワークフローをどのように構成すればよいですか? 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。
データセットモニターがデータドリフトを検出した際にトリガーされ、Azure Data Factoryパイプラインを起動してデータセットを更新する自動ワークフローを実装する必要があります。このソリューションでは、ワークフローの構成にかかる労力を最小限に抑える必要があります。
ワークフローをどのように構成すればよいですか? 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。
