DP-100 문제 126
Azure Machine Learning 서비스에서 기계 학습 모델을 교육하기 위한 스크립트를 만듭니다.
다음 코드를 실행하여 추정기를 만듭니다.
다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
다음 코드를 실행하여 추정기를 만듭니다.
다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 127
CPU 기반 컴퓨팅 클러스터와 AKS(Azure Kubernetes Service) 유추 클러스터가 포함된 Azure Machine Learning 작업 영역이 있습니다. 분류 모델을 만드는 데 사용할 데이터가 포함된 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다.
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 클라이언트 애플리케이션이 새 데이터를 제출하고 즉각적인 예측을 응답으로 받아 분류 모델을 사용할 수 있는 웹 서비스를 만들어야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 클라이언트 애플리케이션이 새 데이터를 제출하고 즉각적인 예측을 응답으로 받아 분류 모델을 사용할 수 있는 웹 서비스를 만들어야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
DP-100 문제 128
모델을 교육하기 위해 Azure Machine Learning 컴퓨팅 리소스를 만듭니다. 컴퓨팅 리소스는 다음과 같이 구성됩니다.
* 최소 노드: 2
* 최대 노드: 4
최소 노드 수를 줄이고 최대 노드 수를 다음 값으로 늘려야 합니다.
* 최소 노드: 0
* 최대 노드: 8
컴퓨팅 리소스를 재구성해야 합니다.
이 목표를 달성하기 위한 세 가지 가능한 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
* 최소 노드: 2
* 최대 노드: 4
최소 노드 수를 줄이고 최대 노드 수를 다음 값으로 늘려야 합니다.
* 최소 노드: 0
* 최대 노드: 8
컴퓨팅 리소스를 재구성해야 합니다.
이 목표를 달성하기 위한 세 가지 가능한 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 129
K-평균 알고리즘을 사용하여 클러스터링을 수행하고 있습니다.
가능한 종료 조건을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 조건을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
가능한 종료 조건을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 조건을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 130
Azure에서 Windows 및 Linux용 DSVM(데이터 과학 가상 머신)을 사용합니다.
DSVM에 액세스해야 합니다.
어떤 유틸리티를 사용해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DSVM에 액세스해야 합니다.
어떤 유틸리티를 사용해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
