DP-100 문제 196
Azure Machine Learning을 사용하여 모델을 실시간 웹 서비스로 배포합니다.
서비스가 시작될 때 모델이 로드되고 수신된 새 데이터의 점수를 매기는 데 사용되도록 하는 서비스에 대한 입력 스크립트를 만들어야 합니다.
스크립트에 어떤 기능을 포함해야 합니까? 응답하려면 적절한 기능을 올바른 동작으로 드래그하십시오. 각 기능은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 창 사이의 분할 막대를 끌거나 콘텐츠를 보려면 스크롤해야 할 수 있습니다. 참고: 올바른 선택은 각각 1포인트의 가치가 있습니다.
서비스가 시작될 때 모델이 로드되고 수신된 새 데이터의 점수를 매기는 데 사용되도록 하는 서비스에 대한 입력 스크립트를 만들어야 합니다.
스크립트에 어떤 기능을 포함해야 합니까? 응답하려면 적절한 기능을 올바른 동작으로 드래그하십시오. 각 기능은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 창 사이의 분할 막대를 끌거나 콘텐츠를 보려면 스크롤해야 할 수 있습니다. 참고: 올바른 선택은 각각 1포인트의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 197
정리가 필요한 원시 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 변환 및 조작을 수행해야 합니다.
변환을 수행하려면 올바른 모듈을 식별해야 합니다.
어떤 모듈을 선택해야 합니까? 대답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 끌어다 놓습니다. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다.
콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 변환 및 조작을 수행해야 합니다.
변환을 수행하려면 올바른 모듈을 식별해야 합니다.
어떤 모듈을 선택해야 합니까? 대답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 끌어다 놓습니다. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 또는 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 198
분류 작업을 하고 있습니다. 학생이 축구를 하고 싶은지 여부와 관련 속성을 나타내는 데이터 세트가 있습니다. 데이터세트에는 다음 열이 포함됩니다.
변수를 유형별로 분류해야 합니다.
각 범주에 어떤 변수를 추가해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
변수를 유형별로 분류해야 합니다.
각 범주에 어떤 변수를 추가해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 199
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.
학생의 교육 기간, 학위 유형 및 예술 형식과 같은 변수에 따라 학생의 작품 가격을 예측하는 모델을 만들고 있습니다.
선형 회귀 모델을 만드는 것으로 시작합니다.
선형 회귀 모델을 평가해야 합니다.
솔루션: 평균 절대 오차, 절대 평균 루트 오차, 상대 절대 오차, 상대 제곱 오차 및 결정 계수와 같은 메트릭을 사용하십시오.
솔루션이 목표를 충족합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
학생의 교육 기간, 학위 유형 및 예술 형식과 같은 변수에 따라 학생의 작품 가격을 예측하는 모델을 만들고 있습니다.
선형 회귀 모델을 만드는 것으로 시작합니다.
선형 회귀 모델을 평가해야 합니다.
솔루션: 평균 절대 오차, 절대 평균 루트 오차, 상대 절대 오차, 상대 제곱 오차 및 결정 계수와 같은 메트릭을 사용하십시오.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 200
DLVM(Deep Learning Virtual Machine)을 사용하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 계산을 사용하여 딥 러닝 모델을 훈련할 계획입니다.
CUDA를 지원하도록 DLVM을 구성해야 합니다.
무엇을 구현해야 합니까?
CUDA를 지원하도록 DLVM을 구성해야 합니다.
무엇을 구현해야 합니까?