DP-100-KR 문제 96
Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다. 작업 영역 관리를 위한 개발 환경은 Azure Machine Learning Notebooks에서 Python SDK v2를 사용하도록 구성되어 있습니다.
현재 Synapse Spark Compute가 연결되어 있으며 시스템에서 할당한 ID를 사용하고 있습니다.
Synapse Spark Compute에서 사용자가 지정한 ID를 사용하도록 업데이트하려면 Python 코드를 사용해야 합니다.
해결 방법: UserAssignedLdentity 클래스 객체를 SynapseSparkCompute 클래스에 전달합니다.
그 해결책은 염소를 만족시킬까요?
현재 Synapse Spark Compute가 연결되어 있으며 시스템에서 할당한 ID를 사용하고 있습니다.
Synapse Spark Compute에서 사용자가 지정한 ID를 사용하도록 업데이트하려면 Python 코드를 사용해야 합니다.
해결 방법: UserAssignedLdentity 클래스 객체를 SynapseSparkCompute 클래스에 전달합니다.
그 해결책은 염소를 만족시킬까요?
DP-100-KR 문제 97
당신은 고양이와 개를 식별하는 딥러닝 모델을 개발 중입니다. 25,000장의 컬러 이미지가 있습니다.
다음 요건을 충족해야 합니다.
* 학습 에포크 수를 줄이세요.
* 신경망의 크기를 줄입니다.
* 신경망의 과적합을 줄입니다.
이미지 수정 값을 선택해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
다음 요건을 충족해야 합니다.
* 학습 에포크 수를 줄이세요.
* 신경망의 크기를 줄입니다.
* 신경망의 과적합을 줄입니다.
이미지 수정 값을 선택해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100-KR 문제 98
Azure Machine Learning(ML) 모델이 온라인 엔드포인트에 배포되었습니다.
Azure ML Python SDK v2를 사용하여 엔드포인트의 컨테이너 로그를 검토해야 합니다. 로그에는 추론 서버의 콘솔 로그와 모델 스코어링 스크립트의 print/log 문이 포함되어야 합니다.
무엇을 먼저 해야 할까요?
Azure ML Python SDK v2를 사용하여 엔드포인트의 컨테이너 로그를 검토해야 합니다. 로그에는 추론 서버의 콘솔 로그와 모델 스코어링 스크립트의 print/log 문이 포함되어야 합니다.
무엇을 먼저 해야 할까요?
DP-100-KR 문제 99
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.
로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 학습시킵니다.
모델의 예측 결과를 설명하려면 각 특징의 중요도를 계산해야 하며, 이는 전체적인 상대적 중요도 값과 특정 예측 집합에 대한 국소적 중요도 값을 모두 포함해야 합니다.
필요한 전역 및 지역 특징 중요도 값을 가져오는 데 사용할 수 있는 설명자를 만들어야 합니다.
해결 방법: 표 형식 설명 도구를 만드세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 학습시킵니다.
모델의 예측 결과를 설명하려면 각 특징의 중요도를 계산해야 하며, 이는 전체적인 상대적 중요도 값과 특정 예측 집합에 대한 국소적 중요도 값을 모두 포함해야 합니다.
필요한 전역 및 지역 특징 중요도 값을 가져오는 데 사용할 수 있는 설명자를 만들어야 합니다.
해결 방법: 표 형식 설명 도구를 만드세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
DP-100-KR 문제 100
Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다. Azure Machine Learning 스튜디오에서 자동화된 머신 러닝(자동화된 ML)을 사용하여 분류 모델을 학습시킵니다. 학습 데이터에는 샘플 수가 상당히 다른 여러 클래스가 포함되어 있습니다.
음성 샘플을 양성으로 잘못 분류하지 않도록 메트릭 유형을 사용해야 하며, 클래스 불균형을 최소화하는 평균화 방법을 사용해야 합니다.
측정 항목 유형과 평균 계산 방법을 설정해야 합니다.
어떤 설정을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
음성 샘플을 양성으로 잘못 분류하지 않도록 메트릭 유형을 사용해야 하며, 클래스 불균형을 최소화하는 평균화 방법을 사용해야 합니다.
측정 항목 유형과 평균 계산 방법을 설정해야 합니다.
어떤 설정을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
