DP-100 문제 196
Azure Machine Learning Studio에서 시계열 데이터 세트를 사용하고 있습니다.
분할 데이터 모듈을 사용하여 데이터 세트를 훈련 및 테스트 하위 세트로 분할해야 합니다.
어떤 분할 모드를 사용해야 하나요?
분할 데이터 모듈을 사용하여 데이터 세트를 훈련 및 테스트 하위 세트로 분할해야 합니다.
어떤 분할 모드를 사용해야 하나요?
DP-100 문제 197
MLflow 모델을 생성합니다
일괄 추론을 위해 Azure Machine Learning에 모델을 배포해야 합니다.
일괄 배포를 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 구성 요소를 사용해야 합니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 정답은 1점입니다.
일괄 추론을 위해 Azure Machine Learning에 모델을 배포해야 합니다.
일괄 배포를 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 구성 요소를 사용해야 합니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 정답은 1점입니다.
DP-100 문제 198
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 두 데이터 집합이 서로 크게 다른지 확인하고 있습니다.
한 데이터 집합의 추정 값은 다른 데이터 집합의 참조 값보다 크거나 작을 수 있습니다. 상관 관계의 함수로서 일정한 제1종 오류가 있는 분포를 생성해야 합니다.
배포를 해야 합니다.
어떤 유형의 배포를 해야 할까요?
한 데이터 집합의 추정 값은 다른 데이터 집합의 참조 값보다 크거나 작을 수 있습니다. 상관 관계의 함수로서 일정한 제1종 오류가 있는 분포를 생성해야 합니다.
배포를 해야 합니다.
어떤 유형의 배포를 해야 할까요?
DP-100 문제 199
머신 러닝 모델을 만들고 있습니다. null 행이 포함된 데이터 세트가 있습니다.
Azure Machine Learning Studio의 누락된 데이터 정리 모듈을 사용하여 데이터 세트에서 null 데이터와 누락된 데이터를 식별하고 해결해야 합니다.
어떤 매개변수를 사용해야 합니까?
Azure Machine Learning Studio의 누락된 데이터 정리 모듈을 사용하여 데이터 세트에서 null 데이터와 누락된 데이터를 식별하고 해결해야 합니다.
어떤 매개변수를 사용해야 합니까?
DP-100 문제 200
Azure Machine Learning Studio에서 실험을 만듭니다. 10,000개의 행이 포함된 교육 데이터 세트를 추가합니다. 처음 9,000개의 행은 클래스 0(90퍼센트)을 나타냅니다.
나머지 1,000개 행은 클래스 1(10%)을 나타냅니다.
훈련 세트는 두 클래스 간의 불균형입니다. 5개의 데이터 행을 사용하여 클래스 1의 훈련 예제 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택합니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
나머지 1,000개 행은 클래스 1(10%)을 나타냅니다.
훈련 세트는 두 클래스 간의 불균형입니다. 5개의 데이터 행을 사용하여 클래스 1의 훈련 예제 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택합니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
