DP-100 문제 61
Azure Machine Learning Studio에서 다중 선형 회귀 모델을 생성하고 있습니다.
여러 독립 변수는 높은 상관 관계가 있습니다.
모든 데이터에 대해 효과적인 피쳐 엔지니어링을 수행하려면 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
여러 독립 변수는 높은 상관 관계가 있습니다.
모든 데이터에 대해 효과적인 피쳐 엔지니어링을 수행하려면 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
DP-100 문제 62
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.
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 63
귀하의 팀은 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 개발 환경을 구축하고 있습니다.
환경은 다음 요구 사항을 지원해야 합니다.
* 파이썬과 스칼라 지원
* 데이터 저장, 이동 및 처리 서비스를 자동화된 데이터 파이프라인으로 구성
* 데이터 엔지니어링과 데이터 과학의 오케스트레이션에 동일한 도구를 사용해야 합니다.
* 워크로드 격리 및 대화형 워크로드 지원
* 머신 클러스터에서 확장 가능
환경을 조성해야 합니다.
당신은 무엇을 해야 합니까?
환경은 다음 요구 사항을 지원해야 합니다.
* 파이썬과 스칼라 지원
* 데이터 저장, 이동 및 처리 서비스를 자동화된 데이터 파이프라인으로 구성
* 데이터 엔지니어링과 데이터 과학의 오케스트레이션에 동일한 도구를 사용해야 합니다.
* 워크로드 격리 및 대화형 워크로드 지원
* 머신 클러스터에서 확장 가능
환경을 조성해야 합니다.
당신은 무엇을 해야 합니까?
DP-100 문제 64
분류 작업을 해결하고 있습니다.
k-겹 교차 검증을 사용하여 제한된 데이터 샘플에서 모델을 평가해야 합니다. ak 매개변수를 분할 수로 구성하여 시작합니다.
교차 검증을 위해 k 매개변수를 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까?
k-겹 교차 검증을 사용하여 제한된 데이터 샘플에서 모델을 평가해야 합니다. ak 매개변수를 분할 수로 구성하여 시작합니다.
교차 검증을 위해 k 매개변수를 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 65
2,000개의 행이 포함된 데이터 세트가 있습니다. Azure Machine Learning Studio를 사용하여 기계 학습 분류 모델을 구축합니다. 실험에 파티션 및 샘플 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다. 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 데이터를 부분집합으로 나눕니다.
* 라운드 로빈 방법을 사용하여 행을 접기에 할당합니다.
* 데이터세트의 행을 재사용할 수 있습니다.
모듈을 어떻게 구성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
모듈을 구성해야 합니다. 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 데이터를 부분집합으로 나눕니다.
* 라운드 로빈 방법을 사용하여 행을 접기에 할당합니다.
* 데이터세트의 행을 재사용할 수 있습니다.
모듈을 어떻게 구성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
