DP-100-KR 문제 126
Azure Machine Learning SDK v2 for Python 및 노트북을 사용하여 모델을 학습시킵니다. Python 코드를 사용하여 컴퓨팅 대상, 환경 및 학습 스크립트를 생성합니다. 학습 작업을 제출하기 위한 정보를 준비해야 합니다. 어떤 클래스를 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 127
projl이라는 이름의 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다.
머신러닝 스튜디오 디자이너에서 파이프라인을 생성하기 위해 projl에 정의된 에셋을 사용하려는 경우, 레지스트리 이름 필터를 설정하여 projl에 정의된 에셋 목록만 표시해야 합니다.
레지스트리 이름 필터를 무엇으로 설정해야 할까요?
머신러닝 스튜디오 디자이너에서 파이프라인을 생성하기 위해 projl에 정의된 에셋을 사용하려는 경우, 레지스트리 이름 필터를 설정하여 projl에 정의된 에셋 목록만 표시해야 합니다.
레지스트리 이름 필터를 무엇으로 설정해야 할까요?
DP-100-KR 문제 128
WS1이라는 이름의 Azure Machine Learning 작업 영역이 있습니다.
WS1에 등록할 MLflow 모델을 평가하기 위해 Responsible AI 대시보드를 사용할 계획입니다.
MLflow 모델을 등록하는 데 사용할 라이브러리를 확인해야 합니다.
어떤 라이브러리를 사용해야 할까요?
WS1에 등록할 MLflow 모델을 평가하기 위해 Responsible AI 대시보드를 사용할 계획입니다.
MLflow 모델을 등록하는 데 사용할 라이브러리를 확인해야 합니다.
어떤 라이브러리를 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 129
모델의 다음 버전을 등록합니다.
Azure ML Python SDK를 사용하여 학습 실험을 실행합니다. 실행된 실험을 참조하기 위해 `run`이라는 변수를 사용합니다.
실행 제출 및 완료 후 다음 코드를 실행합니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Azure ML Python SDK를 사용하여 학습 실험을 실행합니다. 실행된 실험을 참조하기 위해 `run`이라는 변수를 사용합니다.
실행 제출 및 완료 후 다음 코드를 실행합니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100-KR 문제 130
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니오'를 선택하십시오. 참고: 각 정답은 1점입니다.
