DP-100 문제 116
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.
로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 교육합니다.
전체 글로벌 상대 중요도 값과 특정 예측 집합에 대한 로컬 중요도 측정값으로 각 기능의 중요도를 계산하여 모델의 예측을 설명할 수 있어야 합니다.
필요한 전역 및 로컬 기능 중요도 값을 검색하는 데 사용할 수 있는 설명자를 만들어야 합니다.
해결 방법: TabularExplainer를 만듭니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 교육합니다.
전체 글로벌 상대 중요도 값과 특정 예측 집합에 대한 로컬 중요도 측정값으로 각 기능의 중요도를 계산하여 모델의 예측을 설명할 수 있어야 합니다.
필요한 전역 및 로컬 기능 중요도 값을 검색하는 데 사용할 수 있는 설명자를 만들어야 합니다.
해결 방법: TabularExplainer를 만듭니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 117
작업 영역에서 데이터 및 실험과 상호 작용하려면 Azure Machine Learning SDK를 사용해야 합니다.
Python 환경에서 작업 영역에 연결하려면 config.json 파일을 구성해야 합니다.
작업 영역에 연결하기 위해 config.json 파일에 추가해야 하는 두 가지 추가 매개 변수는 무엇입니까?
각 정답은 솔루션의 일부를 나타냅니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 118
기계 학습 모델이 민감한 기능에 대해 불공정한 예측을 생성하도록 합니다.
모델의 불공평성을 완화하기 위해 모델에 제약 조건을 적용하려면 사후 처리 기술을 사용해야 합니다.
후처리 기술과 모델 유형을 선택해야 합니다.
무엇을 사용해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
모델의 불공평성을 완화하기 위해 모델에 제약 조건을 적용하려면 사후 처리 기술을 사용해야 합니다.
후처리 기술과 모델 유형을 선택해야 합니다.
무엇을 사용해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 119
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 실시간 서비스 엔드포인트를 만듭니다. 단일 Azure Machine Learning 서비스 컴퓨팅 리소스가 있습니다. 모델을 훈련하고 배포를 위한 실시간 파이프라인을 준비합니다. 추론 파이프라인을 웹 서비스로 게시해야 합니다. 어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 120
Azure를 사용하여 기계 학습, 실험을 개발 중입니다. 다음 이미지는 기계 학습 실험의 입력 및 출력을 보여줍니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 질문에 대답하는 답변 선택 항목을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 질문에 대답하는 답변 선택 항목을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
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