DP-100 문제 1
STANDARD_D1 가상 머신 이미지를 사용하여 ComputeOne이라는 Azure Machine Learning 컴퓨팅 대상을 만듭니다.
Azure Machine Learning 작업 영역을 참조하는 was라는 Python 변수를 정의합니다. 다음 Python 코드를 실행합니다.
다음 각 진술에 대해 해당 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
Azure Machine Learning 작업 영역을 참조하는 was라는 Python 변수를 정의합니다. 다음 Python 코드를 실행합니다.
다음 각 진술에 대해 해당 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 2
train.py라는 Python 스크립트를 생성하고 scripts라는 폴더에 저장합니다. 스크립트는 scikit-learn 프레임워크를 사용하여 기계 학습 모델을 교육합니다.
로컬 워크스테이션에서 Azure Machine Learning 실험으로 스크립트를 실행해야 합니다.
train.py 스크립트를 실행하는 실험을 시작하려면 Python 코드를 작성해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
로컬 워크스테이션에서 Azure Machine Learning 실험으로 스크립트를 실행해야 합니다.
train.py 스크립트를 실행하는 실험을 시작하려면 Python 코드를 작성해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 3
Python용 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 Azure Machine Learning 작업 영역에서 데이터 파이프라인을 빌드합니다.
Python 스크립트를 파이프라인 단계로 실행해야 합니다.
어떤 두 클래스를 사용할 수 있나요? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
Python 스크립트를 파이프라인 단계로 실행해야 합니다.
어떤 두 클래스를 사용할 수 있나요? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 4
Azure Machine Learning 서비스에서 기계 학습 모델을 학습하기 위한 스크립트를 만듭니다.
다음 코드를 실행하여 추정기를 생성합니다.
다음 각 진술에 대해 해당 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
다음 코드를 실행하여 추정기를 생성합니다.
다음 각 진술에 대해 해당 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 5
로컬 모델에 대한 특징 추출 전략을 구축해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
