DP-100 문제 51
Azure Machine Learning에서 원격 컴퓨팅에 대한 교육 실험을 실행하고 있습니다.
실험은 mlflow 및 azureml-contrib-run 패키지를 포함하는 conda 환경을 사용하도록 구성됩니다.
실험에서 생성된 메트릭을 추적하기 위한 로깅 패키지로 MLflow를 사용해야 합니다.
실험을 위한 스크립트를 완료해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
실험은 mlflow 및 azureml-contrib-run 패키지를 포함하는 conda 환경을 사용하도록 구성됩니다.
실험에서 생성된 메트릭을 추적하기 위한 로깅 패키지로 MLflow를 사용해야 합니다.
실험을 위한 스크립트를 완료해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 52
배치 추론 파이프라인에서 사용할 모델을 등록합니다.
일괄 추론 파이프라인은 ParallelRunStep 단계를 사용하여 파일 데이터 세트의 파일을 처리해야 합니다. 스크립트에는 ParallelRunStep 단계 실행이 추론 기능이 호출될 때마다 6개의 입력 파일을 처리해야 합니다.
파이프라인을 구성해야 합니다.
PrallelRunStep 단계의 ParallelRunConfig 개체에서 어떤 구성 설정을 지정해야 합니까?
일괄 추론 파이프라인은 ParallelRunStep 단계를 사용하여 파일 데이터 세트의 파일을 처리해야 합니다. 스크립트에는 ParallelRunStep 단계 실행이 추론 기능이 호출될 때마다 6개의 입력 파일을 처리해야 합니다.
파이프라인을 구성해야 합니다.
PrallelRunStep 단계의 ParallelRunConfig 개체에서 어떤 구성 설정을 지정해야 합니까?
DP-100 문제 53
2클래스 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 이진 분류를 만들고 있습니다.
불균형에 대한 모델 결과를 평가해야 합니다.
어떤 평가 지표를 사용해야 합니까?
불균형에 대한 모델 결과를 평가해야 합니다.
어떤 평가 지표를 사용해야 합니까?
DP-100 문제 54
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: 마지막 IOCF(Observation Carried Forward) 방법을 사용하여 누락된 데이터 포인트를 대치합니다.
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: 마지막 IOCF(Observation Carried Forward) 방법을 사용하여 누락된 데이터 포인트를 대치합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 55
로컬 페널티 감지 데이터에 대한 확장 전략을 구현해야 합니다.
어떤 정규화 유형을 사용해야 합니까?
어떤 정규화 유형을 사용해야 합니까?