DP-100 문제 136

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.
IT 부서는 다음 Azure 리소스 그룹 및 리소스를 만듭니다.

IT 부서는 Azure Machine Learning 작업 영역에 aks-cluster라는 AKS(Azure Kubernetes Service) 기반 추론 컴퓨팅 대상을 만듭니다. GPU가 있는 Microsoft Surface Book 컴퓨터가 있습니다. Python 3.6 및 Visual Studio Code가 설치됩니다.
심층 신경망(DNN) 모델을 훈련하고 손실 및 정확도 메트릭을 기록하는 스크립트를 실행해야 합니다.
솔루션: Surface Book에 Azure ML SDK를 설치합니다. Python 코드를 실행하여 작업 공간에 연결합니다. aks-cluster 컴퓨팅 대상에 대한 실험으로 교육 스크립트를 실행합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?

DP-100 문제 137

Azure Machine Learning Studio를 사용하여 이진 분류 모델을 만듭니다.
모델의 매개변수 스윕을 수행하여 초매개변수를 조정해야 합니다. 매개변수 스윕은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합 반복
* 스윕을 수행하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스 최소화
* 모델의 파라미터 스윕을 수행해야 합니다.
어떤 매개변수 스위프 모드를 사용해야 합니까?

DP-100 문제 138

완료된 이진 분류 기계 학습 모델을 평가하고 있습니다.
정밀도를 평가 지표로 사용해야 합니다.
어떤 시각화를 사용해야 합니까?

DP-100 문제 139

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.

DP-100 문제 140

제공된 훈련 세트를 사용하여 이진 분류 모델을 구축하고 있습니다.
훈련 세트는 두 클래스 간에 불균형합니다.
데이터 불균형을 해결해야 합니다.
이 목표를 달성하기 위한 세 가지 가능한 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제공합니다. 참고: 각 정답은 1점의 가치가 있습니다.