DP-100-KR 문제 116

호텔 예약 웹사이트에서 사기 거래를 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고 학습시킵니다.
사이트 트래픽은 상당히 변동이 심합니다. 월요일과 금요일에는 트래픽이 매우 많고, 다른 요일에는 훨씬 적습니다. 공휴일에도 웹 트래픽이 많습니다. 수요에 따라 동적으로 확장 및 축소할 수 있는 컴퓨팅 환경에 Azure Machine Learning 실시간 웹 서비스 엔드포인트로 모델을 배포해야 합니다. 어떤 배포 컴퓨팅 옵션을 사용해야 할까요?

DP-100-KR 문제 117

당신은 Azure AI Foundry 프로젝트를 관리합니다.
Azure AI Foundry SDK를 사용하여 검색 인덱스를 생성할 계획입니다.
의미론적 순위 지정을 위해 콘텐츠 필드를 우선순위 필드로 구성해야 합니다. 해당 필드는 이미 검색 가능하도록 설정되어 있습니다.
품목 코드 입력란은 어떻게 작성해야 합니까? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100-KR 문제 118

동료 직원이 다음 코드를 사용하여 머신 러닝 서비스 워크스페이스에 데이터 저장소를 등록합니다.

노트북에서 데이터 저장소에 접근하려면 코드를 작성해야 합니다.

DP-100-KR 문제 119

기밀 데이터가 포함된 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킵니다.
개인 정보를 안전하게 보호하려면 차분 프라이버시 매개변수를 사용해야 합니다.
집계 결과에 미치는 사용자 데이터의 영향을 줄여야 합니다.
어떻게 해야 할까요?

DP-100-KR 문제 120

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.
당신은 Azure Machine Learning Studio를 사용하는 데이터 과학자입니다.
목표 열을 예측하기 위해 출력 열을 구간별로 나누려면 값을 정규화해야 합니다.
해결 방법: 사용자 지정 시작 및 종료 구간 설정 모드를 사용하여 동일 너비를 적용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?