Azure Machine Learning のリモート コンピューティングでトレーニング実験を実行しています。
実験は、mlflow および azureml-contrib-run パッケージを含む conda 環境を使用するように構成されています。
実験で生成されたメトリックを追跡するためのログ パッケージとして MLflow を使用する必要があります。
実験のスクリプトを完成させる必要があります。
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。

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。
機械学習モデルをトレーニングして登録します。
モデルをリアルタイムウェブサービスとしてデプロイする予定です。アプリケーションは、モデルを使用するためにキーベースの認証を使用する必要があります。
Web サービスをデプロイする必要があります。
解決：
AksWebservice インスタンスを作成します。
auth_enabled プロパティの値を False に設定します。
token_auth_enabled プロパティの値を True に設定します。
モデルをサービスにデプロイします。
ソリューションは目標を満たしていますか?

パイプライン実行から出力を取得する必要があります。出力はどこにありますか？

Azure Machine Learning を使用して、Azure ML Python SDK v2 ベースのモデル トレーニングのハイパーパラメータ チューニングを実装します。
トレーニング実行は、最高のパフォーマンスの実行と比較して主要なメトリックが 25% 以上低下したときに終了する必要があります。
トレーニング ジョブを終了するには、早期終了ポリシーを構成する必要があります。
どの値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。

2,000行のデータセットがあります。Azure Machine Learning Studioを使用して機械学習分類モデルを構築します。実験にパーティションとサンプルのモジュールを追加します。
モジュールを設定する必要があります。以下の要件を満たす必要があります。
* データをサブセットに分割します。
* ラウンドロビン方式を使用して行をフォールドに割り当てます。
* データセット内の行を再利用できるようにします。
モジュールをどのように構成すればよいですか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。