DP-100 문제 51
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.
scripts라는 로컬 폴더에 train.py라는 Python 스크립트가 있습니다. 스크립트는 scikit-learn을 사용하여 회귀 모델을 훈련합니다. 스크립트에는 scripts 폴더에도 있는 교육 데이터 파일을 로드하는 코드가 포함되어 있습니다.
aml-compute라는 컴퓨팅 클러스터에서 Azure ML 실험으로 스크립트를 실행해야 합니다.
환경에 모델 교육에 필요한 패키지가 포함되도록 실행을 구성해야 합니다. 대상 컴퓨팅 클러스터를 참조하는 aml-compute라는 변수를 인스턴스화했습니다.
솔루션: 다음 코드를 실행합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
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scripts라는 로컬 폴더에 train.py라는 Python 스크립트가 있습니다. 스크립트는 scikit-learn을 사용하여 회귀 모델을 훈련합니다. 스크립트에는 scripts 폴더에도 있는 교육 데이터 파일을 로드하는 코드가 포함되어 있습니다.
aml-compute라는 컴퓨팅 클러스터에서 Azure ML 실험으로 스크립트를 실행해야 합니다.
환경에 모델 교육에 필요한 패키지가 포함되도록 실행을 구성해야 합니다. 대상 컴퓨팅 클러스터를 참조하는 aml-compute라는 변수를 인스턴스화했습니다.
솔루션: 다음 코드를 실행합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 52
당신은 선형 회귀 모델을 만드는 데이터 과학자입니다.
데이터가 회귀선에 얼마나 가깝게 맞는지 결정해야 합니다.
어떤 측정항목을 검토해야 하나요?
데이터가 회귀선에 얼마나 가깝게 맞는지 결정해야 합니다.
어떤 측정항목을 검토해야 하나요?
DP-100 문제 53
다음과 같이 정의된 6개의 데이터 포인트가 포함된 Python NumPy 배열을 평가하고 있습니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 기계 학습 라이브러리에서 k-fold 알고리즘 삽입을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
기차: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
기차: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
기차: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 기계 학습 라이브러리에서 k-fold 알고리즘 삽입을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
기차: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
기차: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
기차: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 54
GPU 기반 교육을 사용하여 Azure Machine Learning 서비스에서 이미지 인식을 위한 딥 러닝 모델을 만듭니다.
실시간 GPU 기반 추론을 허용하는 컨텍스트에 모델을 배포해야 합니다.
모델 추론을 위한 컴퓨팅 리소스를 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 합니까?
실시간 GPU 기반 추론을 허용하는 컨텍스트에 모델을 배포해야 합니다.
모델 추론을 위한 컴퓨팅 리소스를 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 55
C-Support Vector 분류를 사용하여 불균형 교육 데이터 세트로 다중 클래스 분류를 수행하고 있습니다. 아래 표시된 Python 코드를 사용한 C-Support Vector 분류:
C-Support Vector 분류 코드를 평가해야 합니다.
어떤 평가 진술을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
C-Support Vector 분류 코드를 평가해야 합니다.
어떤 평가 진술을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
