DP-100 문제 16

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.
과거 데이터를 기반으로 기상 조건을 예측하는 모델을 생성합니다.
데이터 저장소에서 데이터를 로드하고 처리된 데이터를 기계 학습 모델 교육 스크립트로 전달하기 위해 처리 스크립트를 실행하는 파이프라인을 생성해야 합니다.
솔루션: 다음 코드를 실행합니다.

솔루션이 목표를 충족합니까?

DP-100 문제 17

광고 응답을 위한 모델링 전략을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.

DP-100 문제 18

이진 분류를 수행하기 위해 순환 신경망을 구축하고 있습니다.
각 훈련 epoch의 훈련 손실, 검증 손실, 훈련 정확도 및 검증 정확도가 제공되었습니다. 분류 모델이 과적합되었는지 여부를 식별해야 합니다.
다음 중 옳은 것은?

DP-100 문제 19

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.
작업 영역에서 Azure Machine Learning 서비스 데이터 저장소를 만듭니다. 데이터 저장소에는 다음 파일이 포함되어 있습니다.
* /data/2018/Q1 .csv
* /data/2018/Q2.csv
* /data/2018/Q3.csv
* /data/2018/Q4.csv
* /data/2019/Q1.csv
모든 파일은 다음 형식으로 데이터를 저장합니다.
아이디,f1,f2,l
1,1,2,0
2,1,1,1
3.2.1.0
다음 코드를 실행합니다.

training_data라는 데이터 세트를 만들고 다음 코드를 사용하여 모든 파일의 데이터를 단일 데이터 프레임으로 로드해야 합니다.

솔루션: 다음 코드를 실행합니다.

솔루션이 목표를 충족합니까?

DP-100 문제 20

제공된 훈련 세트를 사용하여 이진 분류 모델을 구축하고 있습니다.
훈련 세트가 두 클래스 간에 불균형합니다.
데이터 불균형을 해결해야 합니다.
이 목표를 달성하기 위한 세 가지 가능한 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제공합니다. 참고:
각각의 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.