DP-100 문제 361

fsi라는 파일 시스템과 폴더1이라는 폴더를 포함하는 Storage1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 보관 계정을 만듭니다.
Folder1의 콘텐츠는 Azure Machine Learning 작업 영역의 컴퓨팅 대상 작업에서 액세스할 수 있어야 합니다.
폴더1을 참조하려면 URl을 구성해야 합니다.
URI를 어떻게 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 362

모델 적합 문제를 수정해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 답변하려면 작업 목록에서 해당 작업을 답변 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요.

DP-100 문제 363

Azure Machine Learning 서비스를 사용하여 training.dat라는 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다. 학습 스크립트에서 이 데이터세트를 사용할 계획입니다.
다음 코드를 사용하여 데이터세트를 참조하는 변수를 만듭니다.
training_ds = 작업 공간.datasets.get("training_data")
스크립트를 실행하기 위해 추정기를 정의합니다.
스크립트가 training.data 데이터세트에 액세스할 수 있도록 하려면 추정기의 올바른 속성을 설정해야 합니다. 어떤 속성을 설정해야 합니까?

DP-100 문제 364

재무 팀에서는 Finance-data라는 Azure Storage Blob 컨테이너의 데이터를 사용하여 모델을 학습하도록 요청합니다.
Azure Machine Learning 작업 영역에서 컨테이너를 데이터 저장소로 등록하고 컨테이너가 없으면 오류가 발생하는지 확인해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 할까요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 365

Python으로 기계 학습 모델을 만들고 있습니다. 제공된 데이터세트에는 여러 개의 숫자 열과 하나의 텍스트 열이 포함되어 있습니다. 텍스트 열은 제품 카테고리를 나타냅니다. 제품 카테고리는 항상 다음 중 하나입니다.
자전거
자동차
반스
보트
scikit-learn Python 패키지를 사용하여 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
scikit-learn Python 패키지와 호환되도록 텍스트 데이터를 변환해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.