DP-100-KR 문제 156
Azure Machine Learning 작업 영역에서 데이터 전처리 및 모델 학습 솔루션을 만들고 있습니다.
데이터 전처리 및 모델 학습 모두 동일한 파이썬 노트북을 사용하여 수행해야 합니다.
Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 작업 영역에서 Synapse Spark 풀을 전용 컴퓨팅으로 비동기적으로 정의하고 구성해야 합니다. rode 세그먼트를 어떻게 완료해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답을 맞힐 때마다 1점씩 부여됩니다.
데이터 전처리 및 모델 학습 모두 동일한 파이썬 노트북을 사용하여 수행해야 합니다.
Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 작업 영역에서 Synapse Spark 풀을 전용 컴퓨팅으로 비동기적으로 정의하고 구성해야 합니다. rode 세그먼트를 어떻게 완료해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답을 맞힐 때마다 1점씩 부여됩니다.
DP-100-KR 문제 157
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 과거 데이터를 기반으로 날씨를 예측하는 모델을 만듭니다.
데이터 저장소에서 데이터를 로드하는 처리 스크립트를 실행하고, 처리된 데이터를 머신러닝 모델 학습 스크립트에 전달하는 파이프라인을 생성해야 합니다.
해결 방법: 다음 코드를 실행하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
당신은 과거 데이터를 기반으로 날씨를 예측하는 모델을 만듭니다.
데이터 저장소에서 데이터를 로드하는 처리 스크립트를 실행하고, 처리된 데이터를 머신러닝 모델 학습 스크립트에 전달하는 파이프라인을 생성해야 합니다.
해결 방법: 다음 코드를 실행하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
DP-100-KR 문제 158
알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정하고 있습니다. 다음 표는 다양한 하이퍼파라미터, 학습 오류 및 검증 오류를 포함하는 데이터 세트를 보여줍니다.
아래 드롭다운 메뉴를 이용하여 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 적절한 답을 선택하세요.
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DP-100-KR 문제 159
보고서의 개인 정보 보호를 위해 차분 프라이버시(Differential Privacy)를 사용하고 있습니다. 데이터에 대한 엡실론(epsilon) 값은 1.8로 계산되었습니다. 보고서의 개인 정보 보호를 위해 데이터를 수정해야 합니다. 어떤 엡실론 값을 허용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 160
Azure Machine Learning 작업 영역을 관리하고 있습니다. Azure Data Lake Storage Gen2에서 데이터를 가져올 계획입니다. 스토리지 위치를 나타내는 URI를 구성해야 합니다. 어떤 프로토콜을 사용해야 할까요?