DP-100-KR 문제 76

제공된 학습 데이터 세트를 사용하여 이진 분류 모델을 구축하고 있습니다.
훈련 데이터 세트가 두 클래스 간에 불균형합니다.
데이터 불균형 문제를 해결해야 합니다.
이 목표를 달성할 수 있는 세 가지 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다. 참고:
정답을 맞힐 때마다 1점씩입니다.

DP-100-KR 문제 77

참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
여러 열에 결측값이 포함된 수치 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
결측값은 특징 집합의 차원에 영향을 주지 않는 적절한 연산을 사용하여 처리해야 합니다.
모든 값을 포함하려면 전체 데이터 세트를 분석해야 합니다.
해결 방법: 해당 열의 중앙값을 계산하고, 그 중앙값을 해당 열의 결측값 대신 사용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?

DP-100-KR 문제 78

Azure Machine Learning 작업 영역을 사용합니다.
최종 사용자 및 배포 수준에서 비용을 모니터링해야 합니다.
학습된 모델을 온라인 엔드포인트로 배포해야 합니다. 사용자는 Microsoft Entra ID를 사용하여 인증해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?

DP-100-KR 문제 79

테스트 요구 사항에 따라 데이터를 나누는 방법을 파악해야 합니다.
어떤 속성을 선택해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요. 참고:
정답을 맞힐 때마다 1점씩입니다.

DP-100-KR 문제 80

workspace1이라는 이름의 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리하고 있습니다.
액세스 키를 사용하여 작업 영역 1에 Azure Blob Storage 데이터 저장소를 등록해야 합니다. 데이터 저장소를 등록하는 데 필요한 모든 모듈을 가져오려면 Python SDK v2 코드를 개발해야 합니다.
데이터 저장소를 정의하려면 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.