DP-100 문제 76
Azure Machine Learning의 Hyperdrive 기능을 사용하여 모델을 학습하고 있습니다.
다음 코드를 실행하여 Hyperdrive 실험을 구성합니다.
다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
다음 코드를 실행하여 Hyperdrive 실험을 구성합니다.
다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 77
모델 교육 요구 사항에 대한 순열 기능 중요도 모듈을 구성해야 합니다.
어떻게 해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
어떻게 해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 78
여러 학생에게 실습 워크샵을 제공할 계획입니다. 워크숍은 Python을 사용하여 데이터 시각화를 만드는 데 중점을 둡니다. 각 학생은 인터넷에 접속할 수 있는 기기를 사용합니다.
학생 기기가 Python 개발용으로 구성되지 않았습니다. 학생은 기기에 소프트웨어를 설치할 수 있는 관리자 액세스 권한이 없습니다. 학생은 Azure 구독을 사용할 수 없습니다.
학생들이 Python 기반 데이터 시각화 코드를 실행할 수 있는지 확인해야 합니다.
어떤 Azure 도구를 사용해야 합니까?
학생 기기가 Python 개발용으로 구성되지 않았습니다. 학생은 기기에 소프트웨어를 설치할 수 있는 관리자 액세스 권한이 없습니다. 학생은 Azure 구독을 사용할 수 없습니다.
학생들이 Python 기반 데이터 시각화 코드를 실행할 수 있는지 확인해야 합니다.
어떤 Azure 도구를 사용해야 합니까?
DP-100 문제 79
CSV 파일의 텍스트를 사전 처리할 계획입니다. Azure Machine Learning Studio 기본 중지 단어 목록을 로드합니다.
다음 요구 사항을 충족하도록 텍스트 전처리 모듈을 구성해야 합니다.
단일 정식 형식의 여러 관련 단어를 확인합니다.
텍스트에서 파이프 문자를 제거합니다.
정보 검색을 최적화하려면 단어를 제거하십시오.
어떤 세 가지 옵션을 선택해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
다음 요구 사항을 충족하도록 텍스트 전처리 모듈을 구성해야 합니다.
단일 정식 형식의 여러 관련 단어를 확인합니다.
텍스트에서 파이프 문자를 제거합니다.
정보 검색을 최적화하려면 단어를 제거하십시오.
어떤 세 가지 옵션을 선택해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 80
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 학습 파이프라인을 만듭니다. 모델을 교육하려는 데이터가 포함된 CSV 파일을 업로드합니다.
디자이너를 사용하여 다음 작업을 수행하는 단계가 포함된 파이프라인을 생성해야 합니다.
* 팬더 필터 방법을 사용하여 학습 기능을 선택하십시오.
* naive_bayes.GaussianNB 알고리즘을 기반으로 모델을 교육합니다.
* 쿼리 SELECT [Scored Labels] FROM t1을 사용하여 Scored Labels 열만 반환합니다. 어떤 모듈을 사용해야 합니까? 응답하려면 적절한 모듈을 적절한 위치로 드래그하십시오. 각 모듈 이름은 한 번, 여러 번 사용하거나 전혀 사용하지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
디자이너를 사용하여 다음 작업을 수행하는 단계가 포함된 파이프라인을 생성해야 합니다.
* 팬더 필터 방법을 사용하여 학습 기능을 선택하십시오.
* naive_bayes.GaussianNB 알고리즘을 기반으로 모델을 교육합니다.
* 쿼리 SELECT [Scored Labels] FROM t1을 사용하여 Scored Labels 열만 반환합니다. 어떤 모듈을 사용해야 합니까? 응답하려면 적절한 모듈을 적절한 위치로 드래그하십시오. 각 모듈 이름은 한 번, 여러 번 사용하거나 전혀 사용하지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
