DP-100 문제 266
테스트 요구 사항에 따라 데이터를 분할하는 방법을 식별해야 합니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 267
Azure Machine Learning을 사용하여 Bandit 조기 종료 정책으로 하이퍼 매개 변수 튜닝을 구현합니다.
정책은 01로 설정된 slack_factor를 사용합니다. 평가 간격은 1로 설정되고 평가 지연은 b로 설정됩니다.
조기 해지 정책의 결과를 평가해야 합니다.
무엇을 평가해야 할까요? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
정책은 01로 설정된 slack_factor를 사용합니다. 평가 간격은 1로 설정되고 평가 지연은 b로 설정됩니다.
조기 해지 정책의 결과를 평가해야 합니다.
무엇을 평가해야 할까요? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 268
군중 감정 모델에 대한 평가 전략을 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 269
Azure Machine Learning Service를 사용하여 신경망 분류 모델의 하이퍼 매개 변수 탐색을 자동화하고 있습니다.
다음 요구 사항에 따라 무작위 샘플링을 사용하여 하이퍼파라미터를 자동으로 조정하려면 하이퍼파라미터 공간을 정의해야 합니다.
학습률은 평균값이 10이고 표준편차가 3인 정규분포에서 선택해야 합니다.
배치 크기는 16, 32 및 64여야 합니다.
유지 확률은 0.05와 0.1 범위 사이의 균등 분포에서 선택된 값이어야 합니다.
Azure Machine Learning Service용 Python API의 param_sampling 메서드를 사용해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
다음 요구 사항에 따라 무작위 샘플링을 사용하여 하이퍼파라미터를 자동으로 조정하려면 하이퍼파라미터 공간을 정의해야 합니다.
학습률은 평균값이 10이고 표준편차가 3인 정규분포에서 선택해야 합니다.
배치 크기는 16, 32 및 64여야 합니다.
유지 확률은 0.05와 0.1 범위 사이의 균등 분포에서 선택된 값이어야 합니다.
Azure Machine Learning Service용 Python API의 param_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 270
GPU 기반 교육을 사용하여 Azure Machine Learning 서비스에서 이미지 인식을 위한 딥 러닝 모델을 만듭니다.
실시간 GPU 기반 추론을 허용하는 컨텍스트에 모델을 배포해야 합니다.
모델 추론을 위해 컴퓨팅 리소스를 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 합니까?
실시간 GPU 기반 추론을 허용하는 컨텍스트에 모델을 배포해야 합니다.
모델 추론을 위해 컴퓨팅 리소스를 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 유형을 사용해야 합니까?
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