DP-100 문제 131
호텔 예약 웹사이트의 사기 거래를 예측하기 위해 기계 학습 모델을 개발하고 훈련합니다.
사이트에 대한 트래픽은 상당히 다양합니다. 사이트는 월요일과 금요일에 트래픽이 많고 다른 날에는 트래픽이 훨씬 낮습니다. 휴일은 웹 트래픽이 높은 날이기도 합니다. 수요를 지원하기 위해 동적으로 확장 및 축소할 수 있는 컴퓨팅에서 모델을 Azure Machine Learning 실시간 웹 서비스 끝점으로 배포해야 합니다. 어떤 배포 컴퓨팅 옵션을 사용해야 합니까?
사이트에 대한 트래픽은 상당히 다양합니다. 사이트는 월요일과 금요일에 트래픽이 많고 다른 날에는 트래픽이 훨씬 낮습니다. 휴일은 웹 트래픽이 높은 날이기도 합니다. 수요를 지원하기 위해 동적으로 확장 및 축소할 수 있는 컴퓨팅에서 모델을 Azure Machine Learning 실시간 웹 서비스 끝점으로 배포해야 합니다. 어떤 배포 컴퓨팅 옵션을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 132
모델 교육 요구 사항에 따라 순열 기능 중요도 모듈을 설정해야 합니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 133
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 둘 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
여러 열에 누락된 값이 포함된 숫자 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
기능 세트의 차원에 영향을 주지 않고 적절한 작업을 사용하여 누락된 값을 정리해야 합니다.
모든 값을 포함하려면 전체 데이터 세트를 분석해야 합니다.
솔루션: MICE(연쇄 방정식에 의한 다중 대치) 방법을 사용하여 각 누락된 값을 대체합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
여러 열에 누락된 값이 포함된 숫자 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
기능 세트의 차원에 영향을 주지 않고 적절한 작업을 사용하여 누락된 값을 정리해야 합니다.
모든 값을 포함하려면 전체 데이터 세트를 분석해야 합니다.
솔루션: MICE(연쇄 방정식에 의한 다중 대치) 방법을 사용하여 각 누락된 값을 대체합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 134
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 둘 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
작업 영역에서 Azure Machine Learning 서비스 데이터 저장소를 만듭니다. 데이터 저장소에는 다음 파일이 포함됩니다.
* /data/2018/Q1.csv
* /data/2018/Q2.csv
* /data/2018/Q3.csv
* /data/2018/Q4.csv
* /data/2019/Q1.csv
모든 파일은 다음 형식으로 데이터를 저장합니다.
아이디,f1,f2,나
1,1,2,0
2,1,1,1
3,2,1,0
4,2,2,1
다음 코드를 실행합니다.
training_data라는 데이터 세트를 만들고 다음 코드를 사용하여 모든 파일의 데이터를 단일 데이터 프레임으로 로드해야 합니다.
솔루션: 다음 코드를 실행합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
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작업 영역에서 Azure Machine Learning 서비스 데이터 저장소를 만듭니다. 데이터 저장소에는 다음 파일이 포함됩니다.
* /data/2018/Q1.csv
* /data/2018/Q2.csv
* /data/2018/Q3.csv
* /data/2018/Q4.csv
* /data/2019/Q1.csv
모든 파일은 다음 형식으로 데이터를 저장합니다.
아이디,f1,f2,나
1,1,2,0
2,1,1,1
3,2,1,0
4,2,2,1
다음 코드를 실행합니다.
training_data라는 데이터 세트를 만들고 다음 코드를 사용하여 모든 파일의 데이터를 단일 데이터 프레임으로 로드해야 합니다.
솔루션: 다음 코드를 실행합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
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