音声認識ディープラーニング モデルを作成する予定です。
モデルは最新バージョンの Python をサポートする必要があります。
データ サイエンス仮想マシン (DSVM) に含める音声認識用のディープ ラーニング フレームワークを推奨する必要があります。
何をお勧めしますか?

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、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: 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。
IT 部門は、次の Azure リソース グループとリソースを作成します。

IT部門は、Azure Machine Learningワークスペースに、aks-clusterという名前のAzure Kubernetes Service (AKS)ベースの推論コンピューティングターゲットを作成します。GPUを搭載したMicrosoft Surface Bookコンピューターがあり、Python 3.6とVisual Studio Codeがインストールされています。
ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルをトレーニングし、損失と精度のメトリックを記録するスクリプトを実行する必要があります。
解決策：Surface Book に Azure ML SDK をインストールします。Python コードを実行してワークスペースに接続します。aks-cluster コンピューティング ターゲットで、トレーニング スクリプトを実験として実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?

猫と犬を識別するためのディープラーニングモデルを構築しています。25,000枚のカラー画像があります。
次の要件を満たす必要があります。
* トレーニングエポックの数を減らします。
* ニューラルネットワークのサイズを縮小します。
* ニューラル ネットワークの過剰適合を削減します。
画像の変更値を選択する必要があります。
どの値を使用すればよいですか? 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。

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 Learning Studio で新しい実験を作成しています。
トレーニングにおいて、あるクラスの観測数が他のクラスよりも大幅に少ない場合、クラスの不均衡を補正するために適切なデータ サンプリング戦略を選択する必要があります。
解決策: Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) サンプリング モードを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?