DP-100 문제 126
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.
DP-100 문제 127
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 두 데이터 집합이 서로 크게 다른지 확인하고 있습니다.
한 데이터 세트의 예상 값은 다른 데이터 세트의 참조 값보다 크거나 작을 수 있습니다.
상관 함수로 제1종 오류가 일정한 분포를 생성해야 합니다.
분포를 생성해야 합니다.
어떤 유형의 배포를 생성해야 합니까?
한 데이터 세트의 예상 값은 다른 데이터 세트의 참조 값보다 크거나 작을 수 있습니다.
상관 함수로 제1종 오류가 일정한 분포를 생성해야 합니다.
분포를 생성해야 합니다.
어떤 유형의 배포를 생성해야 합니까?
DP-100 문제 128
훈련 오류 값과 검증 오류 값 사이에 큰 차이가 있는 모델이 있습니다.
새 모델을 만들고 교차 검증을 수행해야 합니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 새 모델에 대한 매개 변수 집합을 식별해야 합니다.
각 단계에 어떤 모듈을 사용해야 합니까? 응답하려면 해당 모듈을 올바른 단계로 끌어다 놓습니다. 각 모듈은 한 번 또는 두 번 이상 사용되거나 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
새 모델을 만들고 교차 검증을 수행해야 합니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 새 모델에 대한 매개 변수 집합을 식별해야 합니다.
각 단계에 어떤 모듈을 사용해야 합니까? 응답하려면 해당 모듈을 올바른 단계로 끌어다 놓습니다. 각 모듈은 한 번 또는 두 번 이상 사용되거나 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 129
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
p 값과 각 특성 열에 대한 고유 값 수가 포함된 통계 요약을 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 모듈을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제공합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
p 값과 각 특성 열에 대한 고유 값 수가 포함된 통계 요약을 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 모듈을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제공합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 130
가까운 기상 관측소에서 데이터를 수집합니다. 다음 데이터를 포함하는 weather_df라는 팬더 데이터 프레임이 있습니다.
데이터는 정오와 자정의 12시간마다 수집됩니다.
자동화된 기계 학습을 사용하여 다음 7일 동안의 온도를 예측하는 시계열 모델을 만들 계획입니다. 초기 훈련 라운드의 경우 최대 50개의 서로 다른 모델을 훈련하려고 합니다.
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 기계 학습 실험을 실행하여 이러한 모델을 교육해야 합니다.
자동화된 기계 학습 실행을 구성해야 합니다.
AutoMLConfig 정의를 어떻게 완료해야 하나요? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
데이터는 정오와 자정의 12시간마다 수집됩니다.
자동화된 기계 학습을 사용하여 다음 7일 동안의 온도를 예측하는 시계열 모델을 만들 계획입니다. 초기 훈련 라운드의 경우 최대 50개의 서로 다른 모델을 훈련하려고 합니다.
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 기계 학습 실험을 실행하여 이러한 모델을 교육해야 합니다.
자동화된 기계 학습 실행을 구성해야 합니다.
AutoMLConfig 정의를 어떻게 완료해야 하나요? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
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