DP-100 문제 111
당신은 고양이와 개를 식별하기 위한 딥 러닝 모델을 만들고 있습니다. 당신은 25,000개의 컬러 이미지를 가지고 있습니다.
다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 학습 에포크 수를 줄입니다.
* 신경망의 크기를 줄입니다.
* 신경망의 과도한 적합을 줄입니다.
이미지 수정 값을 선택해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 학습 에포크 수를 줄입니다.
* 신경망의 크기를 줄입니다.
* 신경망의 과도한 적합을 줄입니다.
이미지 수정 값을 선택해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 112
글로벌 페널티 감지 모델에 대한 샘플링 전략을 구축하려면 Python 언어를 사용해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 113
자동차 가격 데이터를 포함하는 Azure Machine Learning 데이터 세트를 만듭니다. 데이터 세트에는 10,000개의 행과 10개의 열이 있습니다. Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 Execute Python Script 구성 요소와 사용자 지정 코드를 사용하여 데이터 세트를 변환합니다.
코드는 세 개의 열을 결합하여 새로운 열을 만들어야 합니다.
코드 기능을 구성해야 합니다.
어떤 구성을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
코드는 세 개의 열을 결합하여 새로운 열을 만들어야 합니다.
코드 기능을 구성해야 합니다.
어떤 구성을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 114
PyTorch 프레임워크를 사용하여 다중 클래스 이미지 분류 딥 러닝 실험을 만듭니다. GPU가 있는 노드가 있는 Azure Compute 클러스터에서 실험을 실행할 계획입니다.
이미지 분류 모델의 월별 재교육을 수행하려면 Azure Machine Learning 서비스 파이프라인을 정의해야 합니다. 파이프라인은 최소 비용으로 실행되어야 하며 모델을 교육하는 데 필요한 시간을 최소화해야 합니다.
어떤 세 가지 파이프라인 단계를 순서대로 실행해야 합니까? 대답하려면 작업 목록에서 적절한 작업을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.

이미지 분류 모델의 월별 재교육을 수행하려면 Azure Machine Learning 서비스 파이프라인을 정의해야 합니다. 파이프라인은 최소 비용으로 실행되어야 하며 모델을 교육하는 데 필요한 시간을 최소화해야 합니다.
어떤 세 가지 파이프라인 단계를 순서대로 실행해야 합니까? 대답하려면 작업 목록에서 적절한 작업을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.

DP-100 문제 115
Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다.
작업 공간에서 사용자 정의 모델 교육을 수행하기 위해 Python SDK v2 노트북을 개발하고 있습니다. 노트북 코드는 모든 필수 패키지를 가져옵니다.
학습 스크립트, 환경 및 컴퓨팅 정보를 포함하려면 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다.
10개의 코드를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답은 1점입니다.

작업 공간에서 사용자 정의 모델 교육을 수행하기 위해 Python SDK v2 노트북을 개발하고 있습니다. 노트북 코드는 모든 필수 패키지를 가져옵니다.
학습 스크립트, 환경 및 컴퓨팅 정보를 포함하려면 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다.
10개의 코드를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답은 1점입니다.






