DP-100-KR 문제 26
이진 분류 모델을 생성합니다. Fairlearn 패키지를 사용하여 모델의 공정성을 평가합니다. 모델을 재학습할 필요가 없도록 해야 합니다. Fairlearn 패키지를 직접 구현해야 합니다. 어떤 알고리즘을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 27
Azure Machine Learning 작업 영역을 사용하여 모델을 구축하고 관리합니다.
모델을 배포하기 전에 Azure Machine Learning Studio에서 책임 있는 AI 대시보드를 생성해야 합니다.
대시보드는 다음 사항에 대한 관찰 정보를 제공해야 합니다.
* 치료 정책 시행으로 인해 관심 결과에 미치는 실제적인 영향을 보여주는 지표
* 특정 데이터 포인트에 최소한의 변경만 가하여 모델의 예측이 바뀌는 예시입니다. 책임감 있는 AI 대시보드에 필요한 구성 요소를 구현해야 합니다.
어떤 구성 요소를 구현해야 할까요? 정답을 찾으려면 적절한 구성 요소를 해당 관찰 위치로 이동하세요. 각 구성 요소는 한 번, 여러 번 또는 전혀 사용하지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 이동하거나 스크롤해야 할 수도 있습니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
모델을 배포하기 전에 Azure Machine Learning Studio에서 책임 있는 AI 대시보드를 생성해야 합니다.
대시보드는 다음 사항에 대한 관찰 정보를 제공해야 합니다.
* 치료 정책 시행으로 인해 관심 결과에 미치는 실제적인 영향을 보여주는 지표
* 특정 데이터 포인트에 최소한의 변경만 가하여 모델의 예측이 바뀌는 예시입니다. 책임감 있는 AI 대시보드에 필요한 구성 요소를 구현해야 합니다.
어떤 구성 요소를 구현해야 할까요? 정답을 찾으려면 적절한 구성 요소를 해당 관찰 위치로 이동하세요. 각 구성 요소는 한 번, 여러 번 또는 전혀 사용하지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 이동하거나 스크롤해야 할 수도 있습니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100-KR 문제 28
Azure Machine Learning 작업 영역을 생성합니다. 테이블 형식의 구조화된 데이터를 사용하여 MLflow 형식의 회귀 모델을 학습시킵니다.
모델을 평가하려면 책임 있는 AI 대시보드를 사용해야 합니다.
담당자 A 대시보드를 생성하려면 Azure Machine Learning Studio UI를 사용해야 합니다.
무엇을 먼저 해야 할까요?
모델을 평가하려면 책임 있는 AI 대시보드를 사용해야 합니다.
담당자 A 대시보드를 생성하려면 Azure Machine Learning Studio UI를 사용해야 합니다.
무엇을 먼저 해야 할까요?
DP-100-KR 문제 29
Azure Machine Learning에서 자동화된 머신 러닝을 사용하여 다중 클래스 이미지 분류 모델을 생성합니다.
모델 학습을 위한 입력으로 레이블이 지정된 이미지 데이터를 Azure Machine Learning 테이블 형식 데이터 세트로 준비해야 합니다.
어떤 데이터 형식을 사용해야 할까요?
모델 학습을 위한 입력으로 레이블이 지정된 이미지 데이터를 Azure Machine Learning 테이블 형식 데이터 세트로 준비해야 합니다.
어떤 데이터 형식을 사용해야 할까요?
DP-100-KR 문제 30
이진 분류를 생성하기 위해 이진 클래스 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 있습니다.
모델 결과의 불균형 여부를 평가해야 합니다.
어떤 평가 지표를 사용해야 할까요?
모델 결과의 불균형 여부를 평가해야 합니다.
어떤 평가 지표를 사용해야 할까요?