DP-100-KR 문제 161
Azure Machine Learning Studio에서 새 실험을 생성하고 있습니다. 데이터 세트는 규모가 작지만 여러 열에 결측값이 있습니다. 각 열에 예측 변수를 적용할 필요는 없습니다. 결측값 처리를 위해 결측 데이터 정리 모듈을 사용할 계획입니다.
데이터 정리 방법을 선택해야 합니다.
어떤 방법을 사용해야 할까요?
데이터 정리 방법을 선택해야 합니다.
어떤 방법을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 162
Azure Machine Learning SDK for Python을 사용하여 2단계 파이프라인을 구현할 계획입니다.
이 파이프라인은 첫 번째 단계에서 두 번째 단계로 임시 데이터를 전달합니다.
파이프라인의 첫 번째 단계에서 생성된 임시 데이터에 접근하기 위해 두 번째 단계에서 사용해야 할 클래스와 해당 메서드를 식별해야 합니다.
어떤 클래스와 메서드를 찾아야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
이 파이프라인은 첫 번째 단계에서 두 번째 단계로 임시 데이터를 전달합니다.
파이프라인의 첫 번째 단계에서 생성된 임시 데이터에 접근하기 위해 두 번째 단계에서 사용해야 할 클래스와 해당 메서드를 식별해야 합니다.
어떤 클래스와 메서드를 찾아야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100-KR 문제 163
당신은 은행에서 근무하는 데이터 과학자이며, Azure ML을 사용하여 고객이 대출금을 상환할 가능성을 예측하는 머신 러닝 모델을 학습시키고 등록했습니다.
모델이 어떤 방식으로 선택을 내리는지 이해하고, 신청자의 거주지를 이유로 대출을 거부하는 등 정부 규정을 위반하지 않는지 확인해야 합니다.
고객 데이터의 각 특징이 예측에 어느 정도 영향을 미치는지 파악해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
모델이 어떤 방식으로 선택을 내리는지 이해하고, 신청자의 거주지를 이유로 대출을 거부하는 등 정부 규정을 위반하지 않는지 확인해야 합니다.
고객 데이터의 각 특징이 예측에 어느 정도 영향을 미치는지 파악해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
DP-100-KR 문제 164
당신은 분류 문제를 풀고 있습니다.
k-겹 교차 검증을 사용하여 제한된 데이터 샘플에서 모델을 평가해야 합니다. 먼저 ak 매개변수를 분할 횟수로 설정합니다.
교차 검증을 위해 k 매개변수를 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 할까요?
k-겹 교차 검증을 사용하여 제한된 데이터 샘플에서 모델을 평가해야 합니다. 먼저 ak 매개변수를 분할 횟수로 설정합니다.
교차 검증을 위해 k 매개변수를 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 165
Azure AI Foundry에서 모델 벤치마크를 검토하고 있습니다.
코사인 유사도를 기반으로 순위 관련성을 평가할 수 있는 임베딩 모델을 사용해야 합니다. 적합한 임베딩 모델을 선택해야 하는데, 어떤 모델 지표에 중점을 두어야 할까요?
코사인 유사도를 기반으로 순위 관련성을 평가할 수 있는 임베딩 모델을 사용해야 합니다. 적합한 임베딩 모델을 선택해야 하는데, 어떤 모델 지표에 중점을 두어야 할까요?