DP-100-KR 문제 81
다음과 같은 코드가 있습니다. 이 코드는 스크립트를 실행하기 위한 실험을 준비합니다.
실험은 기본 환경을 사용하여 로컬 컴퓨터에서 실행해야 합니다.
실험을 시작하고 스크립트를 실행하려면 코드를 추가해야 합니다.
어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
실험은 기본 환경을 사용하여 로컬 컴퓨터에서 실행해야 합니다.
실험을 시작하고 스크립트를 실행하려면 코드를 추가해야 합니다.
어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 82
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 회귀 모델용 학습 파이프라인을 생성합니다.
입력 데이터 값 데이터 세트에 대해 비동기적으로 예측을 생성하는 엔드포인트로 배포할 파이프라인을 준비해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
입력 데이터 값 데이터 세트에 대해 비동기적으로 예측을 생성하는 엔드포인트로 배포할 파이프라인을 준비해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
DP-100-KR 문제 83
로컬 머신러닝 파이프라인의 성능 문제를 해결해야 합니다. 어떻게 해야 할까요?
DP-100-KR 문제 84
쉼표로 구분된 값(CSV) 형식의 데이터가 포함된 파일이 있으며, 이 파일을 사용하여 분류 모델을 학습시키려고 합니다.
Azure Machine Learning Studio의 자동화된 머신 러닝 인터페이스를 사용하여 분류 모델을 학습시키고 있습니다. 작업 유형을 분류로 설정했습니다.
자동화된 머신러닝 프로세스가 선형 모델만 평가하도록 해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Azure Machine Learning Studio의 자동화된 머신 러닝 인터페이스를 사용하여 분류 모델을 학습시키고 있습니다. 작업 유형을 분류로 설정했습니다.
자동화된 머신러닝 프로세스가 선형 모델만 평가하도록 해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
DP-100-KR 문제 85
PyTorch 딥러닝 프레임워크를 사용하여 다중 클래스 이미지 분류 딥러닝 모델을 생성합니다.
분류 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하려면 Azure Machine Learning Hyperdrive를 구성해야 합니다.
최상의 정확도 점수를 얻는 모델을 만들기 위한 하이퍼파라미터 값을 결정하려면 주요 평가 지표를 정의해야 합니다.
수행해야 할 세 가지 행동은 무엇입니까? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
분류 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하려면 Azure Machine Learning Hyperdrive를 구성해야 합니다.
최상의 정확도 점수를 얻는 모델을 만들기 위한 하이퍼파라미터 값을 결정하려면 주요 평가 지표를 정의해야 합니다.
수행해야 할 세 가지 행동은 무엇입니까? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.