DP-100 문제 106

Azure Machine Learning에서 실험으로 스크립트를 실행하려면 다음 코드를 사용합니다.

실험 실행으로 생성된 출력 파일을 식별해야 합니다.
출력 파일 이름을 검색하려면 코드를 추가해야 합니다.
스크립트에 어떤 코드 세그먼트를 추가해야 합니까?

DP-100 문제 107

다음과 같은 숫자형 특징을 포함하는 특징 세트가 있습니다: X, Y, Z.
다음 이미지에는 X, Y, Z 기능의 포아송 상관 계수(r 값)가 표시됩니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답변 선택지를 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 108

참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 이 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 두 개 이상의 정답이 있을 수 있고, 다른 세트에는 정답이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 다시 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning을 사용하여 분류 모델을 학습하는 실험을 실행합니다.
Hyperdrive를 사용하여 모델의 AUC 메트릭을 최적화하는 매개변수를 찾고 싶습니다. 다음 코드를 실행하여 실험에 대한 HyperDriveConfig를 구성합니다.

이 구성을 사용하여 랜덤 포레스트 모델을 훈련한 다음 검증 데이터로 테스트하는 스크립트를 실행하려고 합니다. 검증 데이터의 레이블 값은 y_test 변수라는 변수에 저장되고, 모델의 예측 확률은 y_predicted라는 변수에 저장됩니다.
Hyperdrive가 AUC 지표에 대한 하이퍼파라미터를 최적화할 수 있도록 스크립트에 로깅을 추가해야 합니다.
해결책: 다음 코드를 실행하세요.

해결책이 목표를 충족하는가?

DP-100 문제 109

Azure Machine Learning Designer를 사용하여 회귀 모델에 대한 학습 파이프라인을 만듭니다.
입력 데이터 값의 데이터 세트에 대해 비동기적으로 예측을 생성하는 엔드포인트로 배포하기 위한 파이프라인을 준비해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?

DP-100 문제 110

Azure Machine Learning 작업 영역에는 여러 개의 기계 학습 모델이 등록되어 있습니다.
선택한 모델의 공정성을 평가하려면 Fairlearn 대시보드를 사용해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.