DP-100 문제 76
폴더를 참조하는 csvjolder라는 파일 데이터 세트를 등록합니다. 이 폴더에는 Azure 스토리지 Blob 컨테이너에 있는 여러 개의 com-ma-separated values(CSV) 파일이 포함됩니다. 다음 코드를 사용하여 파일 데이터 세트에서 데이터를 로드하는 스크립트를 실행할 계획입니다. 다음 변수를 만들고 인스턴스화합니다.
다음과 같은 코드가 있습니다:
스크립트가 참조하는 파일을 읽을 수 있도록 데이터 세트를 전달해야 합니다. 코드 주석을 대체하기 위해 어떤 코드 세그먼트를 삽입해야 합니까?
다음과 같은 코드가 있습니다:
스크립트가 참조하는 파일을 읽을 수 있도록 데이터 세트를 전달해야 합니다. 코드 주석을 대체하기 위해 어떤 코드 세그먼트를 삽입해야 합니까?
DP-100 문제 77
AutoMLConfig 클래스를 사용하여 최대 10번의 모델 학습 반복을 포함하는 자동화된 머신 러닝 작업을 정의하는 실험을 실행합니다. 이 작업은 정확도라는 메트릭을 기반으로 가장 성능이 좋은 모델을 찾으려고 시도합니다.
다음 코드로 실험을 제출하세요.
자동화된 머신 러닝 작업에서 생성된 최상의 모델을 반환하는 Python 코드를 만들어야 합니다. 어떤 코드 세그먼트를 사용해야 합니까?
에이)
비)
기음)
디)
다음 코드로 실험을 제출하세요.
자동화된 머신 러닝 작업에서 생성된 최상의 모델을 반환하는 Python 코드를 만들어야 합니다. 어떤 코드 세그먼트를 사용해야 합니까?
에이)
비)
기음)
디)
DP-100 문제 78
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 할까요? 답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 드래그하세요. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용하지 않을 수 있습니다.
콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수도 있습니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 변환 및 조작을 수행해야 합니다.
변환을 수행하려면 올바른 모듈을 식별해야 합니다.
어떤 모듈을 선택해야 할까요? 답하려면 적절한 모듈을 올바른 시나리오로 드래그하세요. 각 모듈은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용하지 않을 수 있습니다.
콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수도 있습니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 79
Azure Machine Learning에서 머신 러닝 모델을 훈련하고 있습니다. Hyperdrive를 사용하여 하이퍼파라미터를 조정합니다. 이전 모델 훈련 및 조정 실행에서 많은 모델이 유사한 성능을 보였습니다. 다음 요구 사항을 충족하는 조기 종료 정책을 선택해야 합니다.
* 현재 실행을 평가할 때 이전 모든 실행의 성과를 고려합니다.
* 현재 실행과 지금까지 가장 성과가 좋은 실행만 비교하는 것을 피합니다. 어떤 두 가지 조기 종료 정책을 사용해야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 제시합니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
* 현재 실행을 평가할 때 이전 모든 실행의 성과를 고려합니다.
* 현재 실행과 지금까지 가장 성과가 좋은 실행만 비교하는 것을 피합니다. 어떤 두 가지 조기 종료 정책을 사용해야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 제시합니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 80
노트북에서 모델 학습을 위한 하이퍼파라미터 튜닝을 구현하고 있습니다. 노트북은 Azure Machine Learning 작업 영역에 있습니다. 모든 관련 Python 라이브러리를 가져오는 코드를 추가합니다.
검색 공간에서 num_hidden_layers 및 batch_size 하이퍼파라미터에 대한 베이지안 샘플링을 구성해야 합니다.
베이지안 샘플링을 구성하려면 다음 Python 코드를 완성해야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오. 참고: 각 정답은 1점입니다.
검색 공간에서 num_hidden_layers 및 batch_size 하이퍼파라미터에 대한 베이지안 샘플링을 구성해야 합니다.
베이지안 샘플링을 구성하려면 다음 Python 코드를 완성해야 합니다.
어떤 코드 세그먼트를 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오. 참고: 각 정답은 1점입니다.
