DP-100-KR 문제 61
다음과 같은 수치형 특징(X, Y, Z)을 포함하는 특징 집합이 있습니다.
X, Y, Z 특징 간의 포아송 상관 계수(r 값)는 다음 이미지에 나타나 있습니다.
아래 드롭다운 메뉴를 이용하여 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 적절한 답을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
X, Y, Z 특징 간의 포아송 상관 계수(r 값)는 다음 이미지에 나타나 있습니다.
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DP-100-KR 문제 62
GPU 기반 학습을 사용하여 Azure Machine Learning 서비스에서 이미지 인식을 위한 딥러닝 모델을 생성합니다.
실시간 GPU 기반 추론이 가능한 환경에 모델을 배포해야 합니다.
모델 추론을 위해 컴퓨팅 리소스를 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 할까요?
실시간 GPU 기반 추론이 가능한 환경에 모델을 배포해야 합니다.
모델 추론을 위해 컴퓨팅 리소스를 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 63
Azure Machine Learning 작업 영역의 노트북에서 pandas cat 프레임으로 데이터를 로드합니다. 데이터에는 10,000개의 레코드가 포함되어 있으며, 각 레코드는 10개의 열로 구성됩니다.
각 열에 있는 결측값의 개수를 파악해야 합니다.
각 열에 있는 결측값의 개수를 반환하는 파이썬 코드를 완성해야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 사용해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
각 열에 있는 결측값의 개수를 파악해야 합니다.
각 열에 있는 결측값의 개수를 반환하는 파이썬 코드를 완성해야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 사용해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 고르세요.
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DP-100-KR 문제 64
근처 기상 관측소에서 데이터를 수집했습니다. weather_df라는 이름의 pandas 데이터프레임에 다음과 같은 데이터가 포함되어 있습니다.
데이터는 12시간 간격(정오와 자정)으로 수집됩니다.
자동화된 머신러닝을 사용하여 향후 7일간의 기온을 예측하는 시계열 모델을 만들 계획입니다. 초기 학습 단계에서는 최대 50개의 서로 다른 모델을 학습시키고자 합니다.
이러한 모델을 학습시키기 위한 자동화된 머신 러닝 실험을 실행하려면 Azure Machine Learning SDK를 사용해야 합니다.
자동화된 머신러닝 실행을 구성해야 합니다.
AutoMLConfig 정의를 어떻게 완성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
데이터는 12시간 간격(정오와 자정)으로 수집됩니다.
자동화된 머신러닝을 사용하여 향후 7일간의 기온을 예측하는 시계열 모델을 만들 계획입니다. 초기 학습 단계에서는 최대 50개의 서로 다른 모델을 학습시키고자 합니다.
이러한 모델을 학습시키기 위한 자동화된 머신 러닝 실험을 실행하려면 Azure Machine Learning SDK를 사용해야 합니다.
자동화된 머신러닝 실행을 구성해야 합니다.
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DP-100-KR 문제 65
gpt-4o-mini 기본 모델의 Azure OpenAI 서비스 배포를 관리합니다.
배포된 모델을 OpenAI Python 코드를 사용하여 미세 조정할 계획입니다. 해당 코드에서는 필요한 모든 Python 라이브러리를 가져오고 샘플 학습 데이터 세트를 생성합니다.
샘플 학습 데이터 세트를 사용하여 미세 조정 비용을 추정하는 다음 코드 섹션을 완성해야 합니다.
코드 섹션을 어떻게 작성해야 할까요? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
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배포된 모델을 OpenAI Python 코드를 사용하여 미세 조정할 계획입니다. 해당 코드에서는 필요한 모든 Python 라이브러리를 가져오고 샘플 학습 데이터 세트를 생성합니다.
샘플 학습 데이터 세트를 사용하여 미세 조정 비용을 추정하는 다음 코드 섹션을 완성해야 합니다.
코드 섹션을 어떻게 작성해야 할까요? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
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