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.

Azure Machine Learning을 사용하여 모델을 학습하고 등록합니다.
IT 부서가 Azure Machine Learning 작업 영역에 만든 service-compute라는 추론 클러스터에 실시간 웹 서비스로 모델을 프로덕션에 배포해야 합니다.
배포된 웹 서비스를 사용하는 클라이언트 애플리케이션은 Azure Active Directory 서비스 주체에 따라 인증되어야 합니다.
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 모델을 배포하는 스크립트를 작성해야 합니다. 필요한 모듈이 가져왔습니다.
코드를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

자동화된 머신 러닝을 사용하여 분류 및 회귀 모델을 훈련합니다.
자동화된 머신 러닝 실험 결과를 평가해야 합니다. 결과에는 분류 모델이 예측에서 체계적인 오류를 어떻게 만드는지, 대상 피처와 회귀 모델 예측 간의 관계가 포함됩니다. 자동화된 머신 러닝에서 생성된 차트를 사용해야 합니다.
각 모델 유형에 맞게 차트 유형을 선택해야 합니다.
어떤 차트 유형을 사용해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

두 개의 연령대에서 당뇨병 양성 사례를 예측하는 이진 분류기가 있습니다.
이 분류자는 연령대 간에 높은 수준의 불균형을 보인다.
연령대 전체에서 공정성의 정도를 극대화하고 다음 요구 사항을 충족하려면 분류기의 출력을 수정해야 합니다.
* 분류기의 기반이 되는 모델을 다시 학습할 필요성을 제거합니다.
* 연령대별 진양성률과 가양성률 간의 차이를 최소화합니다.
어떤 알고리즘과 팬티 제약을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오. 참고: 각 정답은 1점입니다.

Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다.
DataDriftDetector 클래스를 사용하여 기준 데이터 세트와 후속 대상 데이터 세트 간의 데이터 드리프트를 감지해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.