DP-100 문제 31
Azure Machine Learning Studio에서 실험을 만듭니다. 10,000개의 행이 포함된 훈련 데이터 세트를 추가합니다. 처음 9,000개의 행은 클래스 0(90%)을 나타냅니다.
나머지 1,000개 행은 클래스 1(10%)을 나타냅니다.
훈련 세트는 두 클래스 간의 불균형입니다. 5개의 데이터 행을 사용하여 클래스 1에 대한 학습 예제의 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
나머지 1,000개 행은 클래스 1(10%)을 나타냅니다.
훈련 세트는 두 클래스 간의 불균형입니다. 5개의 데이터 행을 사용하여 클래스 1에 대한 학습 예제의 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 32
귀하의 팀은 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 개발 환경을 구축하고 있습니다.
환경은 다음 요구 사항을 지원해야 합니다.
파이썬과 스칼라 지원
데이터 저장, 이동 및 처리 서비스를 자동화된 데이터 파이프라인으로 구성
데이터 엔지니어링과 데이터 과학의 오케스트레이션에 동일한 도구를 사용해야 합니다.
워크로드 격리 및 대화형 워크로드 지원
머신 클러스터에서 확장 가능
환경을 조성해야 합니다.
당신은 무엇을해야합니까?
환경은 다음 요구 사항을 지원해야 합니다.
파이썬과 스칼라 지원
데이터 저장, 이동 및 처리 서비스를 자동화된 데이터 파이프라인으로 구성
데이터 엔지니어링과 데이터 과학의 오케스트레이션에 동일한 도구를 사용해야 합니다.
워크로드 격리 및 대화형 워크로드 지원
머신 클러스터에서 확장 가능
환경을 조성해야 합니다.
당신은 무엇을해야합니까?
DP-100 문제 33
로컬 페널티 감지 데이터에 대한 확장 전략을 구현해야 합니다.
어떤 정규화 유형을 사용해야 합니까?
어떤 정규화 유형을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 34
지역 택시 회사의 과거 데이터가 포함된 데이터 세트를 분석하고 있습니다. 회귀 모델을 개발 중입니다.
택시 요금을 예상해야 합니다.
회귀 모델을 올바르게 평가하려면 성능 메트릭을 선택해야 합니다.
어떤 두 가지 측정항목을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제공합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
택시 요금을 예상해야 합니다.
회귀 모델을 올바르게 평가하려면 성능 메트릭을 선택해야 합니다.
어떤 두 가지 측정항목을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제공합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 35
다음과 같이 정의된 6개의 데이터 포인트가 포함된 Python NumPy 배열을 평가하고 있습니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 기계 학습 라이브러리에서 k-fold 알고리즘 삽입을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
기차: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
기차: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
기차: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 기계 학습 라이브러리에서 k-fold 알고리즘 삽입을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
기차: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
기차: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
기차: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
