DP-100 문제 126
군중 감정 모델에 대한 평가 전략을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.
DP-100 문제 127
Python SDK v2를 사용하여 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리할 수 있습니다.
작업 공간에 컴퓨트 클러스터를 만들어야 합니다. 컴퓨트 클러스터는 워크로드를 실행하고 중단을 적절히 처리해야 합니다. 워크로드에 필요한 최대 컴퓨트 리소스 양을 계산하고 계산에 맞게 클러스터 크기를 조정하는 것으로 시작합니다.
클러스터 정의에는 다음과 같은 속성과 값이 포함됩니다.
* 이름="mlcluster1''
* 크기="STANDARD.DS3.v2"
* 최소 인스턴스=1
* 최대 인스턴스 수=4
* 티어="전용"
워크로드가 활성 상태이거나 유휴 상태일 때 컴퓨팅 리소스 비용을 최소화해야 합니다. 클러스터 속성 변경은 클러스터에서 실행되는 워크로드에 사용 가능한 최대 컴퓨팅 리소스 양에 영향을 미쳐서는 안 됩니다.
컴퓨팅 리소스 비용을 최소화하려면 클러스터 속성을 수정해야 합니다.
어떤 속성을 수정해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
작업 공간에 컴퓨트 클러스터를 만들어야 합니다. 컴퓨트 클러스터는 워크로드를 실행하고 중단을 적절히 처리해야 합니다. 워크로드에 필요한 최대 컴퓨트 리소스 양을 계산하고 계산에 맞게 클러스터 크기를 조정하는 것으로 시작합니다.
클러스터 정의에는 다음과 같은 속성과 값이 포함됩니다.
* 이름="mlcluster1''
* 크기="STANDARD.DS3.v2"
* 최소 인스턴스=1
* 최대 인스턴스 수=4
* 티어="전용"
워크로드가 활성 상태이거나 유휴 상태일 때 컴퓨팅 리소스 비용을 최소화해야 합니다. 클러스터 속성 변경은 클러스터에서 실행되는 워크로드에 사용 가능한 최대 컴퓨팅 리소스 양에 영향을 미쳐서는 안 됩니다.
컴퓨팅 리소스 비용을 최소화하려면 클러스터 속성을 수정해야 합니다.
어떤 속성을 수정해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 128
근처 기상 관측소에서 데이터를 수집합니다. 다음 데이터를 포함하는 weather_df라는 이름의 판다스 데이터프레임이 있습니다.
데이터는 정오와 자정, 총 12시간마다 수집됩니다.
자동화된 머신 러닝을 사용하여 향후 7일 동안의 온도를 예측하는 시계열 모델을 만들 계획입니다. 초기 훈련 라운드에서는 최대 50개의 다른 모델을 훈련하려고 합니다.
이러한 모델을 학습시키려면 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 머신 러닝 실험을 실행해야 합니다.
자동화된 머신 러닝 실행을 구성해야 합니다.
AutoMLConfig 정의를 어떻게 완료해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
데이터는 정오와 자정, 총 12시간마다 수집됩니다.
자동화된 머신 러닝을 사용하여 향후 7일 동안의 온도를 예측하는 시계열 모델을 만들 계획입니다. 초기 훈련 라운드에서는 최대 50개의 다른 모델을 훈련하려고 합니다.
이러한 모델을 학습시키려면 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 머신 러닝 실험을 실행해야 합니다.
자동화된 머신 러닝 실행을 구성해야 합니다.
AutoMLConfig 정의를 어떻게 완료해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 129
당신은 새의 건강과 이동을 추적하는 프로젝트의 수석 데이터 과학자입니다. 당신은 전문가들이 수집한 레이블이 지정된 새 사진 세트를 사용하는 다중 이미지 분류 딥 러닝 모델을 만듭니다. 당신은 이 모델을 사용하여 앱 사용자가 잡은 새 종을 예측하는 크로스 플랫폼 모바일 앱을 개발할 계획입니다.
훈련된 모델을 웹 서비스로 테스트하고 배포해야 합니다. 배포된 모델은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 테스트에는 인증된 연결이 필요하지 않습니다.
* 배포된 모델은 추론하는 동안 낮은 지연 시간으로 수행되어야 합니다.
* REST 엔드포인트는 확장 가능해야 하며 여러 최종 사용자가 모바일 애플리케이션을 사용하는 경우 대량의 요청을 처리할 수 있는 용량이 있어야 합니다.
유효한 REST 요청이 제출되면 웹 서비스에서 예상된 JSON 형식으로 예측을 반환하는지 확인해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 리소스를 사용해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
훈련된 모델을 웹 서비스로 테스트하고 배포해야 합니다. 배포된 모델은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 테스트에는 인증된 연결이 필요하지 않습니다.
* 배포된 모델은 추론하는 동안 낮은 지연 시간으로 수행되어야 합니다.
* REST 엔드포인트는 확장 가능해야 하며 여러 최종 사용자가 모바일 애플리케이션을 사용하는 경우 대량의 요청을 처리할 수 있는 용량이 있어야 합니다.
유효한 REST 요청이 제출되면 웹 서비스에서 예상된 JSON 형식으로 예측을 반환하는지 확인해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 리소스를 사용해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 130
Azure Machine Learning 작업 영역에는 real_estate_data라는 데이터 세트가 있습니다. 데이터 세트의 데이터 샘플은 다음과 같습니다.
자동화된 머신 러닝을 사용하여 가격 열을 예측하는 데 가장 적합한 회귀 모델을 찾으려고 합니다. Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 머신 러닝 실험을 구성해야 합니다. 코드를 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
자동화된 머신 러닝을 사용하여 가격 열을 예측하는 데 가장 적합한 회귀 모델을 찾으려고 합니다. Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 머신 러닝 실험을 구성해야 합니다. 코드를 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
