DP-100-KR 문제 181
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.
Azure Machine Learning Studio에서 새 실험을 만들고 있습니다.
한 클래스는 훈련 세트의 다른 클래스에 비해 관측치 수가 훨씬 적습니다.
클래스 불균형을 보완하기 위해서는 적절한 데이터 샘플링 전략을 선택해야 합니다.
해결 방법: 주성분 분석(PCA) 샘플링 모드를 사용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
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Azure Machine Learning Studio에서 새 실험을 만들고 있습니다.
한 클래스는 훈련 세트의 다른 클래스에 비해 관측치 수가 훨씬 적습니다.
클래스 불균형을 보완하기 위해서는 적절한 데이터 샘플링 전략을 선택해야 합니다.
해결 방법: 주성분 분석(PCA) 샘플링 모드를 사용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
DP-100-KR 문제 182
Azure Machine Learning 실험으로 Python 스크립트를 실행할 계획입니다.
스크립트에는 다음 코드가 포함되어 있습니다.
os, argparse, glob을 임포트합니다.
azureml.core에서 Run을 가져옵니다.
파서 = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--input-data',
type=str, dest='data_folder')
args = parser.parse_args()
데이터 경로 = args.data_folder
file_paths = glob.glob(data_path + "/*.jpg")
스크립트 입력으로 파일 데이터셋을 지정해야 합니다. 데이터셋은 여러 개의 대용량 이미지 파일로 구성되며, 원본 소스에서 직접 스트리밍해야 합니다.
실험을 위한 ScriptRunConfig 객체를 정의하고 ds 데이터셋을 인수로 전달하는 코드를 작성해야 합니다.
어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
스크립트에는 다음 코드가 포함되어 있습니다.
os, argparse, glob을 임포트합니다.
azureml.core에서 Run을 가져옵니다.
파서 = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--input-data',
type=str, dest='data_folder')
args = parser.parse_args()
데이터 경로 = args.data_folder
file_paths = glob.glob(data_path + "/*.jpg")
스크립트 입력으로 파일 데이터셋을 지정해야 합니다. 데이터셋은 여러 개의 대용량 이미지 파일로 구성되며, 원본 소스에서 직접 스트리밍해야 합니다.
실험을 위한 ScriptRunConfig 객체를 정의하고 ds 데이터셋을 인수로 전달하는 코드를 작성해야 합니다.
어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 183
Azure AI Foundry 포털에서 프로젝트를 생성합니다.
텍스트 임베딩 ada-002 모델과 텍스트 임베딩 3 large 모델 간의 벤치마크 지표에 대한 의미 있는 비교 결과를 제시해야 합니다.
비교 대상 측정값 창에서 X축과 Y축에 사용할 측정값을 선택해야 합니다.
어떤 방법을 선택해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
텍스트 임베딩 ada-002 모델과 텍스트 임베딩 3 large 모델 간의 벤치마크 지표에 대한 의미 있는 비교 결과를 제시해야 합니다.
비교 대상 측정값 창에서 X축과 Y축에 사용할 측정값을 선택해야 합니다.
어떤 방법을 선택해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100-KR 문제 184
당신은 Azure AI Foundry 프로젝트를 관리하고 있습니다.
추론 및 문제 해결을 지원하도록 설계된 Azure OpenAI 서비스 모델을 사용하는 솔루션을 개발해야 합니다. 어떤 모델을 사용해야 할까요?
추론 및 문제 해결을 지원하도록 설계된 Azure OpenAI 서비스 모델을 사용하는 솔루션을 개발해야 합니다. 어떤 모델을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 185
이진 분류 모델을 생성합니다. 해당 모델은 Azure Machine Learning 작업 영역에 등록됩니다.
Azure Machine Learning Fairness SDK를 사용하여 모델의 공정성을 평가할 수 있습니다.
로컬 컴퓨터에서 모델 학습 스크립트를 개발합니다.
모델 공정성 지표를 Azure Machine Learning Studio에 로드해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Azure Machine Learning Fairness SDK를 사용하여 모델의 공정성을 평가할 수 있습니다.
로컬 컴퓨터에서 모델 학습 스크립트를 개발합니다.
모델 공정성 지표를 Azure Machine Learning Studio에 로드해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?