DP-100 문제 201

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: 열 중앙값을 계산하고 중앙값을 열의 누락된 값에 대한 대체 값으로 사용합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?

DP-100 문제 202

다음 버전의 모델을 등록합니다.

Azure ML Python SDK를 사용하여 교육 실험을 실행합니다. run이라는 변수를 사용하여 실험 실행을 참조합니다.
실행이 제출되고 완료되면 다음 코드를 실행합니다.

다음 각 문에 대해 해당 문이 참이면 예를 선택합니다. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 203

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

DP-100 문제 204

기계 학습 모델을 사용하여 지능형 솔루션을 구축하고 있습니다.
환경은 다음 요구 사항을 지원해야 합니다.
* 데이터 과학자는 클라우드 환경에서 노트북을 구축해야 합니다.
* 데이터 과학자는 기계 학습 파이프라인에서 자동 기능 엔지니어링 및 모델 구축을 사용해야 합니다.
* 동적 작업자 할당이 있는 Spark 인스턴스를 사용하여 재교육하려면 노트북을 배포해야 합니다.
* 로컬에서 버전을 제어하려면 노트북을 내보낼 수 있어야 합니다.
환경을 조성해야 합니다.
어떤 4가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.

DP-100 문제 205

CSV 파일의 텍스트를 사전 처리할 계획입니다. Azure Machine Learning Studio 기본 불용어 목록을 로드합니다.
다음 요구 사항을 충족하려면 사전 처리 텍스트 모듈을 구성해야 합니다.
* 하나의 표준 형식에서 여러 관련 단어가 있는지 확인합니다.
* 텍스트에서 파이프 문자를 제거합니다.
* 정보 검색을 최적화하기 위해 단어를 제거합니다.
어떤 세 가지 옵션을 선택해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.