DP-100 문제 61
전역 페널티 감지 모델에 대한 샘플링 전략을 구축하려면 Python 언어를 사용해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 62
Azure Machine Learning Studio에서 다중 선형 회귀 모델을 생성하고 있습니다.
여러 독립 변수는 높은 상관 관계가 있습니다.
모든 데이터에 대해 효과적인 기능 엔지니어링을 수행하려면 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
여러 독립 변수는 높은 상관 관계가 있습니다.
모든 데이터에 대해 효과적인 기능 엔지니어링을 수행하려면 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
DP-100 문제 63
영어 텍스트 콘텐츠를 프랑스어 텍스트 콘텐츠로 번역하기 위한 기계 학습 모델을 구축하고 있습니다.
텍스트 콘텐츠의 순서를 학습하려면 기계 학습 모델을 구축하고 훈련해야 합니다.
어떤 유형의 신경망을 사용해야 합니까?
텍스트 콘텐츠의 순서를 학습하려면 기계 학습 모델을 구축하고 훈련해야 합니다.
어떤 유형의 신경망을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 64
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 분류 모델을 학습시키고 정확도 메트릭을 계산하는 학습 실험을 실행합니다.
모델은 새로운 데이터를 사용할 수 있을 때 매달 재교육됩니다.
배치 유추 파이프라인에서 사용할 모델을 등록해야 합니다.
모델을 등록하고 후속 재훈련 실험으로 생성된 모델이 현재 등록된 모델보다 정확도가 높을 경우에만 등록되도록 해야 합니다.
이 목표를 달성할 수 있는 두 가지 가능한 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
모델은 새로운 데이터를 사용할 수 있을 때 매달 재교육됩니다.
배치 유추 파이프라인에서 사용할 모델을 등록해야 합니다.
모델을 등록하고 후속 재훈련 실험으로 생성된 모델이 현재 등록된 모델보다 정확도가 높을 경우에만 등록되도록 해야 합니다.
이 목표를 달성할 수 있는 두 가지 가능한 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 65
데이터세트에 2,000개의 행이 포함되어 있습니다. Azure Machine Learning Studio를 사용하여 기계 학습 분류 모델을 빌드합니다. 실험에 파티션 및 샘플 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다. 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 데이터를 하위 집합으로 나눕니다.
* 라운드 로빈 방법을 사용하여 행을 폴드에 할당합니다.
* 데이터세트의 행을 재사용할 수 있습니다.
모듈을 어떻게 구성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
모듈을 구성해야 합니다. 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 데이터를 하위 집합으로 나눕니다.
* 라운드 로빈 방법을 사용하여 행을 폴드에 할당합니다.
* 데이터세트의 행을 재사용할 수 있습니다.
모듈을 어떻게 구성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
