DP-100-KR 문제 91
트래픽 최적화를 위한 Azure 머신 러닝 솔루션을 설계하고 있습니다.
해당 모델은 서버리스 컴퓨팅 환경에서 웹 서비스로 배포되어야 하며, 현재 교통 상황과 기상 조건을 기반으로 실시간 예측을 제공해야 합니다. 이를 위해 추론 전략을 선택해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 장비를 사용해야 할까요?
해당 모델은 서버리스 컴퓨팅 환경에서 웹 서비스로 배포되어야 하며, 현재 교통 상황과 기상 조건을 기반으로 실시간 예측을 제공해야 합니다. 이를 위해 추론 전략을 선택해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 장비를 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 92
불균형한 훈련 데이터셋을 사용하여 다중 클래스 분류를 수행하기 위해 C-Support Vector(SVR) 분류를 사용하고 있습니다. 아래는 C-Support Vector(SVR) 분류를 구현한 Python 코드입니다.
C-Support Vector 분류 코드에 대한 평가를 수행해야 합니다.
어떤 평가문을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
C-Support Vector 분류 코드에 대한 평가를 수행해야 합니다.
어떤 평가문을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100-KR 문제 93
당신은 선형 회귀 모델을 만드는 데이터 과학자입니다.
데이터가 회귀선에 얼마나 잘 들어맞는지 판단해야 합니다.
어떤 지표를 검토해야 할까요?
데이터가 회귀선에 얼마나 잘 들어맞는지 판단해야 합니다.
어떤 지표를 검토해야 할까요?
DP-100-KR 문제 94
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 없으며, 검토 화면에도 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning 모델을 학습시키고 등록합니다.
모델을 온라인 최종 사용자에게 배포할 계획입니다.
애플리케이션이 만료되지 않는 아티팩트를 사용하는 인증 방식을 통해 모델에 접근할 수 있도록 해야 합니다.
해결책:
Kubernetes 온라인 엔드포인트를 생성하고 해당 엔드포인트의 auth-mode 매개변수 값을 amyl Token으로 설정합니다. 그런 다음 모델을 해당 온라인 엔드포인트에 배포합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없으며, 검토 화면에도 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning 모델을 학습시키고 등록합니다.
모델을 온라인 최종 사용자에게 배포할 계획입니다.
애플리케이션이 만료되지 않는 아티팩트를 사용하는 인증 방식을 통해 모델에 접근할 수 있도록 해야 합니다.
해결책:
Kubernetes 온라인 엔드포인트를 생성하고 해당 엔드포인트의 auth-mode 매개변수 값을 amyl Token으로 설정합니다. 그런 다음 모델을 해당 온라인 엔드포인트에 배포합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
DP-100-KR 문제 95
workspace1이라는 이름의 Azure Machine Learning 작업 영역과 compute1이라는 이름의 컴퓨팅 인스턴스를 관리합니다. workspace1의 터미널 창을 사용하여 compute!에 연결합니다. 파일을 생성합니다.
Jupyler를 포함한 Python 종속성이 담긴 "requirements.txt" 파일입니다.
compute1에 새 Jupyter 커널을 추가해야 합니다.
어떤 네 가지 명령어를 사용해야 할까요? 정답을 선택하려면, 동작 목록에서 적절한 동작을 골라 정답 영역으로 옮기고 순서대로 배열하세요.
Jupyler를 포함한 Python 종속성이 담긴 "requirements.txt" 파일입니다.
compute1에 새 Jupyter 커널을 추가해야 합니다.
어떤 네 가지 명령어를 사용해야 할까요? 정답을 선택하려면, 동작 목록에서 적절한 동작을 골라 정답 영역으로 옮기고 순서대로 배열하세요.
