DP-100 문제 186

Azure Machine Learning Studio를 사용하여 이진 분류 모델을 만듭니다.
모델을 평가하려면 RO C(수신기 작동 특성) 곡선과 F1 점수를 사용해야 합니다.
필요한 비즈니스 메트릭을 만들어야 합니다.
실험을 어떻게 완료해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 187

비즈니스 애플리케이션에서 사용할 일괄 추론 파이프라인을 게시합니다.
애플리케이션 개발자는 게시된 파이프라인에 대해 REST 인터페이스에 제출하고 반환해야 하는 정보를 알아야 합니다.
REST 요청에 필요한 정보를 식별하고 게시된 파이프라인에서 응답으로 반환해야 합니다.
REST 요청에서 어떤 값을 사용해야 하고 응답에서 예상해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 188

이벤트 중 호출 수를 추정하는 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
특성 값이 푸아송 회귀 모델을 구축하기 위한 조건을 충족하는지 여부를 확인해야 합니다.
기능 세트에는 어떤 두 가지 조건이 포함되어야 합니까? 나는 각각의 정답이 솔루션의 일부를 제시합니다. 노트:
각각의 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 189

Azure Machine Learning Studio를 사용하여 이진 분류 모델을 만듭니다.
모델을 평가하려면 RO C(수신기 작동 특성) 곡선과 F1 점수를 사용해야 합니다.
필요한 비즈니스 메트릭을 만들어야 합니다.
실험을 어떻게 완료해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 190

훈련된 모델에 대한 실시간 추론 서비스를 배포합니다.
배포된 모델은 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 지원하며 웹 서비스에 제출된 데이터와 데이터가 생성하는 예측을 모니터링할 수 있는 것이 중요합니다.
최소한의 관리 노력으로 배포된 모델에 대한 모니터링 솔루션을 구현해야 합니다.
당신은 무엇을해야합니까?