DP-100 문제 41
알고리즘에 대한 초매개변수를 조정하고 있습니다. 다음 표는 하이퍼파라미터, 훈련 오류 및 검증 오류가 서로 다른 데이터 세트를 보여줍니다.
DP-100 문제 42
여러 학생에게 실습 워크샵을 제공할 계획입니다. 워크숍은 Python을 사용하여 데이터 시각화를 만드는 데 중점을 둘 것입니다. 각 학생은 인터넷 액세스가 가능한 장치를 사용합니다.
학생 기기는 Python 개발용으로 구성되어 있지 않습니다. 학생은 장치에 소프트웨어를 설치할 수 있는 관리자 액세스 권한이 없습니다. 학생은 Azure 구독을 사용할 수 없습니다.
학생들이 Python 기반 데이터 시각화 코드를 실행할 수 있는지 확인해야 합니다.
어떤 Azure 도구를 사용해야 하나요?
학생 기기는 Python 개발용으로 구성되어 있지 않습니다. 학생은 장치에 소프트웨어를 설치할 수 있는 관리자 액세스 권한이 없습니다. 학생은 Azure 구독을 사용할 수 없습니다.
학생들이 Python 기반 데이터 시각화 코드를 실행할 수 있는지 확인해야 합니다.
어떤 Azure 도구를 사용해야 하나요?
DP-100 문제 43
Azure Databricks 작업 영역 및 연결된 Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다.
Azure Machine Learning 작업 영역에는 다음 Python 코드 세그먼트가 있습니다.
가져오기 mlflow
mlflow.azureml 가져오기
azureml.mlflow 가져오기
azureml.core 가져오기
azureml.core에서 작업 영역 가져오기
구독 ID = '구독 ID'
자원_그룹 = '자원_그룹_이름'
작업 공간 이름 = '작업 공간 이름'
ws = Workspace.get(이름=작업공간_이름,
구독 ID = 구독 ID,
resource_group=resource_group)
ExperimentName = "/Users/{user_name}/{experiment_folder}/{experiment_name}" mlflow.set_experiment(experimentName) uri = ws.get_mlflow_tracking_uri() mlflow.set_tracking_uri(uri) 지침: 다음 각 명령문에 대해 다음 명령문에 대해 예를 선택하십시오. 진술은 사실이다. 그렇지 않으면 아니오를 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
Azure Machine Learning 작업 영역에는 다음 Python 코드 세그먼트가 있습니다.
가져오기 mlflow
mlflow.azureml 가져오기
azureml.mlflow 가져오기
azureml.core 가져오기
azureml.core에서 작업 영역 가져오기
구독 ID = '구독 ID'
자원_그룹 = '자원_그룹_이름'
작업 공간 이름 = '작업 공간 이름'
ws = Workspace.get(이름=작업공간_이름,
구독 ID = 구독 ID,
resource_group=resource_group)
ExperimentName = "/Users/{user_name}/{experiment_folder}/{experiment_name}" mlflow.set_experiment(experimentName) uri = ws.get_mlflow_tracking_uri() mlflow.set_tracking_uri(uri) 지침: 다음 각 명령문에 대해 다음 명령문에 대해 예를 선택하십시오. 진술은 사실이다. 그렇지 않으면 아니오를 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 44
x.1 x2 및 x3 기능용 scikit-learn Python 라이브러리를 사용하여 기능 확장을 수행하고 있습니다.
원본 및 크기 조정된 데이터는 다음 이미지에 표시됩니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 질문에 대한 답변을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
원본 및 크기 조정된 데이터는 다음 이미지에 표시됩니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 질문에 대한 답변을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 45
성능 곡선 전시에 설명된 대로 광고 응답 모델에 대한 새로운 비용 요소 시나리오를 구현해야 합니다.
어떤 기술을 사용해야 할까요?
어떤 기술을 사용해야 할까요?
