무료 온라인 액세스 Microsoft.DP-100.v2023-09-25.q323 모의 시험 (Page 28)

DP-100 문제 131

Azure Machine learning SDK 적 Python을 사용하여 다음 단계를 포함하는 파이프라인을 만듭니다.
단계 실행의 출력은 source.directory 값이 변경되지 않은 경우 후속 실행에서 캐시되고 재사용되어야 합니다.
단계를 정의해야 합니다.
단계 정의에 무엇을 포함해야 합니까?

A. 버전

B. 허용.재사용

C. data-as_input(이름-..)

D. 해시_경로

DP-100 문제 132

QUESTION NO: 232참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는
일련의 질문의 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.
여러 열에 누락된 값이 포함된 숫자 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
기능 세트의 차원에 영향을 주지 않고 적절한 작업을 사용하여 누락된 값을 정리해야 합니다.
모든 값을 포함하려면 전체 데이터 세트를 분석해야 합니다.
해결 방법: 열 중앙값을 계산하고 중앙값을 열의 누락된 값을 대체하는 값으로 사용합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?

A. 예

B. 아니요

DP-100 문제 133

조직에서 Azure Machine Learning 서비스를 사용하고 기계 학습 사용을 확장하려고 합니다.
다음 컴퓨팅 환경이 있습니다. 조직은 다른 컴퓨팅 환경을 만들고 싶지 않습니다.

다음 시나리오에 사용할 컴퓨팅 환경을 결정해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 합니까? 대답하려면 적절한 컴퓨팅 환경을 올바른 시나리오로 드래그하십시오. 각 컴퓨팅 환경은 한 번, 두 번 이상 사용되거나 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 134

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.

A. Python SDK에서 AmICompute 클래스의 업데이트 메서드를 실행합니다.

B. Azure Machine Learning 디자이너를 사용합니다.

C. Azure 기계 학습 스튜디오를 사용합니다.

D. Azure Portal을 사용합니다.

E. Python SDK에서 BatchCompute 클래스의 refresh_stateQ 메서드를 실행합니다.