DP-100 문제 26
새 Azure Databricks 작업 영역을 만듭니다.
아래 이미지에 표시된 대로 컴퓨팅 클러스터에서 혼합 부하가 있는 장기 실행 작업을 위해 새 클러스터를 구성합니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 제시된 정보를 기반으로 각 문장을 완성하는 답을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
아래 이미지에 표시된 대로 컴퓨팅 클러스터에서 혼합 부하가 있는 장기 실행 작업을 위해 새 클러스터를 구성합니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 제시된 정보를 기반으로 각 문장을 완성하는 답을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 27
Python에서 기계 학습 모델을 만들고 있습니다. 제공된 데이터 세트에는 여러 숫자 열과 하나의 텍스트 열이 포함되어 있습니다. 텍스트 열은 제품 카테고리를 나타냅니다. 제품 범주는 항상 다음 중 하나입니다.
* 자전거
* 자동차
* 밴
* 보트
scikit-learn Python 패키지를 사용하여 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
scikit-learn Python 패키지와 호환되도록 텍스트 데이터를 변환해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
* 자전거
* 자동차
* 밴
* 보트
scikit-learn Python 패키지를 사용하여 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
scikit-learn Python 패키지와 호환되도록 텍스트 데이터를 변환해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 28
Azure Machine Learning 작업 영역을 사용하고 있습니다. 모델 테스트를 위한 환경과 프로덕션을 위한 환경을 설정합니다.
테스트를 위한 컴퓨팅 대상은 비용과 배포 노력을 최소화해야 합니다. 생산을 위한 컴퓨팅 대상은 빠른 응답 시간, 배포된 서비스의 자동 크기 조정을 제공하고 실시간 추론을 지원해야 합니다.
모델 테스트 및 프로덕션을 위한 컴퓨팅 대상을 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 대상을 사용해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
테스트를 위한 컴퓨팅 대상은 비용과 배포 노력을 최소화해야 합니다. 생산을 위한 컴퓨팅 대상은 빠른 응답 시간, 배포된 서비스의 자동 크기 조정을 제공하고 실시간 추론을 지원해야 합니다.
모델 테스트 및 프로덕션을 위한 컴퓨팅 대상을 구성해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 대상을 사용해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 29
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 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.
기계 학습 모델을 훈련하고 등록합니다.
모델을 실시간 웹 서비스로 배포할 계획입니다. 모델을 사용하려면 애플리케이션에서 키 기반 인증을 사용해야 합니다.
웹 서비스를 배포해야 합니다.
해결책:
AksWebservice 인스턴스를 만듭니다.
auth_enabled 속성 값을 False로 설정합니다.
token_auth_enabled 속성 값을 True로 설정합니다.
모델을 서비스에 배포합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
기계 학습 모델을 훈련하고 등록합니다.
모델을 실시간 웹 서비스로 배포할 계획입니다. 모델을 사용하려면 애플리케이션에서 키 기반 인증을 사용해야 합니다.
웹 서비스를 배포해야 합니다.
해결책:
AksWebservice 인스턴스를 만듭니다.
auth_enabled 속성 값을 False로 설정합니다.
token_auth_enabled 속성 값을 True로 설정합니다.
모델을 서비스에 배포합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 30
기계 학습 모델을 만들고 있습니다.
데이터에서 이상값을 식별해야 합니다.
어떤 두 가지 시각화를 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
데이터에서 이상값을 식별해야 합니다.
어떤 두 가지 시각화를 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.