DP-100 문제 201

데이터 세트의 구조가 일치하도록 메타데이터 편집 모듈을 구성해야 합니다. 어떤 구성 옵션을 선택해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 202

배치 추론 파이프라인에서 사용할 모델을 등록합니다.
일괄 추론 파이프라인은 ParallelRunStep 단계를 사용하여 파일 데이터 세트의 파일을 처리해야 합니다. 스크립트에는 ParallelRunStep 단계 실행이 추론 기능이 호출될 때마다 6개의 입력 파일을 처리해야 합니다.
파이프라인을 구성해야 합니다.
PrallelRunStep 단계의 ParallelRunConfig 개체에서 어떤 구성 설정을 지정해야 합니까?

DP-100 문제 203

의사 결정 트리 알고리즘을 사용하고 있습니다. 다음과 같은 트리 깊이에서 잘 일반화되는 모델을 훈련했습니다.
10.
다양한 트리 깊이 값으로 모델의 편향 및 분산 속성을 선택해야 합니다.
각 나무 깊이에 대해 어떤 속성을 선택해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.

DP-100 문제 204

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.
Azure Machine Learning Studio에서 새 실험을 만들고 있습니다.
한 클래스는 훈련 세트의 다른 클래스보다 훨씬 적은 수의 관측값을 갖습니다.
클래스 불균형을 보상하려면 적절한 데이터 샘플링 전략을 선택해야 합니다.
솔루션: PCA(주성분 분석) 샘플링 모드를 사용합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?

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.