DP-100 문제 91
패널티 이벤트 감지를 위한 프로세스를 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
DP-100 문제 92
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 하나 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.
귀하는 Azure Machine Learning Studio를 사용하는 데이터 과학자입니다.
출력 열을 저장소로 생성하여 대상 열을 예측하려면 값을 정규화해야 합니다.
솔루션: PQuantile 정규화와 함께 Quantile 비닝 모드를 적용합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
귀하는 Azure Machine Learning Studio를 사용하는 데이터 과학자입니다.
출력 열을 저장소로 생성하여 대상 열을 예측하려면 값을 정규화해야 합니다.
솔루션: PQuantile 정규화와 함께 Quantile 비닝 모드를 적용합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 93
10,000개의 데이터 포인트와 150개의 기능이 포함된 정규화된 숫자 기능 세트가 포함된 다중 클래스 분류 작업을 위해 생성된 데이터 세트가 있습니다.
훈련에 데이터 포인트의 75%를 사용하고 테스트에 25%를 사용합니다. Python에서 scikit-learn 기계 학습 라이브러리를 사용하고 있습니다. X를 사용하여 기능 세트를 나타내고 Y를 사용하여 클래스 레이블을 나타냅니다.
다음 Python 데이터 프레임을 만듭니다.
학습 세트와 테스트 세트 모두에서 기능 세트의 차원을 10개 기능으로 줄이려면 주성분 분석(PCA) 방법을 적용해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
훈련에 데이터 포인트의 75%를 사용하고 테스트에 25%를 사용합니다. Python에서 scikit-learn 기계 학습 라이브러리를 사용하고 있습니다. X를 사용하여 기능 세트를 나타내고 Y를 사용하여 클래스 레이블을 나타냅니다.
다음 Python 데이터 프레임을 만듭니다.
학습 세트와 테스트 세트 모두에서 기능 세트의 차원을 10개 기능으로 줄이려면 주성분 분석(PCA) 방법을 적용해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 94
군중 감정 모델에 대한 평가 전략을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
DP-100 문제 95
모델 학습에 사용되는 Python 코드가 포함된 Jupyter 노트북이 있습니다.
프로덕션 배포를 위한 Python 스크립트를 생성해야 합니다. 솔루션은 코드 유지 관리를 최소화해야 합니다.
어떤 두 가지 작업을 수행해야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 나타냅니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
프로덕션 배포를 위한 Python 스크립트를 생성해야 합니다. 솔루션은 코드 유지 관리를 최소화해야 합니다.
어떤 두 가지 작업을 수행해야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 나타냅니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.