무료 온라인 액세스 Microsoft.DP-100.v2023-09-25.q323 모의 시험 (Page 41)

DP-100 문제 196

반구조화, 비구조화 및 구조화 데이터 유형을 분석하기 위해 딥 러닝 모델을 개발하고 있습니다.
모델 작성에 사용할 수 있는 다음 데이터가 있습니다.
* 스포츠 이벤트의 비디오 녹화
* 이벤트에 대한 라디오 해설 녹취록
* 스포츠 이벤트 중 캡처된 관련 소셜 미디어 피드의 로그
모델 생성을 위한 환경을 선택해야 합니다.
어떤 환경을 사용해야 합니까?

A. Azure 인지 서비스

B. Azure 데이터 레이크 분석

C. Spark MLib가 포함된 Azure HDInsight

D. Azure 기계 학습 스튜디오

DP-100 문제 197

Azure Machine Learning Service를 사용하여 신경망 분류 모델의 하이퍼파 미터 탐색을 자동화하고 있습니다.
다음 요구 사항에 따라 무작위 샘플링을 사용하여 하이퍼 매개변수를 자동으로 조정하려면 하이퍼 매개변수 공간을 정의해야 합니다.
* 학습률은 평균값이 10이고 표준편차가 3인 정규분포에서 선택해야 합니다.
* 배치 크기는 16, 32 및 64여야 합니다.
* Keep 확률은 0.05~0.1 범위의 균등 분포에서 선택한 값이어야 합니다.
Azure Machine Learning Service용 Python API의 par am .sampling 메서드를 사용해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 198

스크립트 실행 구성을 사용하여 실험으로 스크립트를 실행할 계획입니다. 이 스크립트는 scipy 라이브러리의 모듈과 일반적으로 기본 conda 환경에 설치되지 않는 여러 Python 패키지를 사용합니다. 작은 데이터 세트에 대해 로컬 워크스테이션에서 실험을 실행하고 더 강력한 원격 컴퓨팅에서 실행하여 실험을 확장할 계획입니다. 더 큰 데이터 세트를 위한 클러스터.
최소한의 관리 노력으로 로컬 및 원격 컴퓨팅에서 실험이 성공적으로 실행되도록 해야 합니다.
어떻게 해야 합니까?

A. 필요한 패키지를 포함하는 환경을 만들고 등록합니다. 모든 실험 실행에 이 환경을 사용하십시오.

B. 항상 기본 패키지를 사용하여 Estimator로 실험을 실행합니다.

C. 실험을 위한 실행 구성에 환경을 지정하지 마십시오. 기본 환경을 사용하여 실험을 실행합니다.

D. 필요한 conda 패키지를 정의하는 config.yaml 파일을 생성하고 실험 폴더에 파일을 저장합니다.

E. 필요한 Python 구성으로 VM(가상 머신)을 생성하고 VM을 계산 대상으로 연결합니다. 모든 실험 실행에 이 계산 대상을 사용합니다.

DP-100 문제 199

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?

A. Azure Databricks

B. Azure Kubernetes 서비스

C. HD인사이트

D. 새로운 기계 학습 컴퓨팅 리소스

E. 기존 기계 학습 컴퓨팅 리소스