DP-100 문제 21
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 실험을 만들고 있습니다.
평가를 위해 데이터를 4개의 하위 집합으로 나누어야 합니다. 데이터 a에 높은 수준의 결측값이 있습니다. 분석할 데이터를 준비해야 합니다.
실험을 생성하기 위한 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 모듈을 순서대로 실행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
참고: 하나 이상의 답변 선택 순서가 정확합니다. 선택한 올바른 주문에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
평가를 위해 데이터를 4개의 하위 집합으로 나누어야 합니다. 데이터 a에 높은 수준의 결측값이 있습니다. 분석할 데이터를 준비해야 합니다.
실험을 생성하기 위한 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 모듈을 순서대로 실행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
참고: 하나 이상의 답변 선택 순서가 정확합니다. 선택한 올바른 주문에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
DP-100 문제 22
클래스 A의 샘플 100개와 클래스 B의 샘플 10,000개가 포함된 데이터 세트로 분류 모델을 만듭니다. 클래스 B의 변동이 매우 큽니다.
불균형을 해소해야 합니다.
어떤 방법을 사용해야 합니까?
불균형을 해소해야 합니다.
어떤 방법을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 23
비즈니스 애플리케이션에서 사용할 일괄 추론 파이프라인을 게시합니다.
애플리케이션 개발자는 게시된 파이프라인에 대해 REST 인터페이스에서 어떤 정보를 제출하고 반환해야 하는지 알아야 합니다.
REST 요청에 필요하고 게시된 파이프라인에서 응답으로 반환되는 정보를 식별해야 합니다.
REST 요청에서 어떤 값을 사용해야 하고 응답에서 예상해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
애플리케이션 개발자는 게시된 파이프라인에 대해 REST 인터페이스에서 어떤 정보를 제출하고 반환해야 하는지 알아야 합니다.
REST 요청에 필요하고 게시된 파이프라인에서 응답으로 반환되는 정보를 식별해야 합니다.
REST 요청에서 어떤 값을 사용해야 하고 응답에서 예상해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 24
정리가 필요한 원시 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 변환 및 조작을 수행해야 합니다.
변환을 수행하려면 올바른 모듈을 식별해야 합니다.
어떤 모듈을 선택해야 합니까? 대답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 드래그하십시오. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 사용하거나 전혀 사용하지 않을 수 있습니다.
콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 변환 및 조작을 수행해야 합니다.
변환을 수행하려면 올바른 모듈을 식별해야 합니다.
어떤 모듈을 선택해야 합니까? 대답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 드래그하십시오. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 사용하거나 전혀 사용하지 않을 수 있습니다.
콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 25
완료된 이진 분류 기계 학습 모델을 평가하고 있습니다.
정밀도를 평가 지표로 사용해야 합니다.
어떤 시각화를 사용해야 합니까?
정밀도를 평가 지표로 사용해야 합니다.
어떤 시각화를 사용해야 합니까?