DP-100 문제 76
다음 코드를 사용하여 Azure Machine Learning 실시간 웹 서비스로 모델을 배포합니다.
배포가 실패합니다.
배포 중에 수행된 작업을 확인하고 실패한 특정 작업을 식별하여 배포 실패 문제를 해결해야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 실행해야 합니까?
배포가 실패합니다.
배포 중에 수행된 작업을 확인하고 실패한 특정 작업을 식별하여 배포 실패 문제를 해결해야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 실행해야 합니까?
DP-100 문제 77
Azure Storage Blob 컨테이너에 대해 ml-data라는 데이터 저장소를 정의합니다. 컨테이너에는 data.csv라는 파일이 포함된 train이라는 폴더가 있습니다. 파일을 사용하여 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 모델을 교육할 계획입니다.
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 로컬 컴퓨팅에서 실험을 실행하여 모델을 교육할 계획입니다.
다음 코드를 실행하여 DataReference 개체를 정의합니다.
훈련 데이터를 불러와야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 사용해야 합니까?
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 로컬 컴퓨팅에서 실험을 실행하여 모델을 교육할 계획입니다.
다음 코드를 실행하여 DataReference 개체를 정의합니다.
훈련 데이터를 불러와야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 사용해야 합니까?
DP-100 문제 78
정리가 필요한 원시 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 변환 및 조작을 수행해야 합니다.
변환을 수행하려면 올바른 모듈을 식별해야 합니다.
어떤 모듈을 선택해야 합니까? 대답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 끌어다 놓습니다. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다.
콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 변환 및 조작을 수행해야 합니다.
변환을 수행하려면 올바른 모듈을 식별해야 합니다.
어떤 모듈을 선택해야 합니까? 대답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 끌어다 놓습니다. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다.
콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 79
기계 학습 모델을 사용하여 지능형 솔루션을 구축하고 있습니다.
환경은 다음 요구 사항을 지원해야 합니다.
데이터 과학자는 클라우드 환경에서 노트북을 구축해야 합니다.
데이터 과학자는 기계 학습 파이프라인에서 자동 기능 엔지니어링 및 모델 구축을 사용해야 합니다.
동적 작업자 할당이 있는 Spark 인스턴스를 사용하여 재교육하려면 노트북을 배포해야 합니다.
로컬에서 버전을 제어하려면 노트북을 내보낼 수 있어야 합니다.
환경을 조성해야 합니다.
어떤 4가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
환경은 다음 요구 사항을 지원해야 합니다.
데이터 과학자는 클라우드 환경에서 노트북을 구축해야 합니다.
데이터 과학자는 기계 학습 파이프라인에서 자동 기능 엔지니어링 및 모델 구축을 사용해야 합니다.
동적 작업자 할당이 있는 Spark 인스턴스를 사용하여 재교육하려면 노트북을 배포해야 합니다.
로컬에서 버전을 제어하려면 노트북을 내보낼 수 있어야 합니다.
환경을 조성해야 합니다.
어떤 4가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
DP-100 문제 80
Python에서 기계 학습 모델을 만들고 있습니다. 제공된 데이터 세트에는 여러 개의 숫자 열과 하나의 텍스트 열이 있습니다. 텍스트 열은 제품의 범주를 나타냅니다. 제품 범주는 항상 다음 중 하나입니다.
* 자전거
* 자동차
* 밴
* 보트
scikit-learn Python 패키지를 사용하여 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
scikit-learn Python 패키지와 호환되도록 텍스트 데이터를 변환해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
* 자전거
* 자동차
* 밴
* 보트
scikit-learn Python 패키지를 사용하여 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
scikit-learn Python 패키지와 호환되도록 텍스트 데이터를 변환해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
