DP-100 문제 216
woricspace1이라는 Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다. 작업 영역에는 MLflow를 사용하여 로컬 컴퓨터에서 모델 학습 메트릭과 아티팩트를 수집하는 Python SDK v2 노트북이 포함되어 있습니다.
Workspace1의 Azure Machine Learning 컴퓨팅 인스턴스에서 실행하려면 노트북을 재사용해야 합니다.데이터 과학 코드에서 메트릭과 아티팩트를
지속적으로 기록해야 합니다 .
어떻게 해야 할까요?
Workspace1의 Azure Machine Learning 컴퓨팅 인스턴스에서 실행하려면 노트북을 재사용해야 합니다.데이터 과학 코드에서 메트릭과 아티팩트를
지속적으로 기록해야 합니다 .
어떻게 해야 할까요?
DP-100 문제 217
훈련 오차 값과 검증 오차 값 사이에 큰 차이가 있는 모델이 있습니다.
새로운 모델을 만들고 교차 검증을 수행해야 합니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 새 모델에 대한 매개변수 집합을 식별해야 합니다.
각 단계에 어떤 모듈을 사용해야 합니까? 답하려면 적절한 모듈을 올바른 단계로 끌어다 놓으세요. 각 모듈은 한 번 이상 사용할 수도 있고, 전혀 사용하지 않을 수도 있습니다. 창 사이의 분할 막대를 끌어다 놓거나 스크롤하여 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
새로운 모델을 만들고 교차 검증을 수행해야 합니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 새 모델에 대한 매개변수 집합을 식별해야 합니다.
각 단계에 어떤 모듈을 사용해야 합니까? 답하려면 적절한 모듈을 올바른 단계로 끌어다 놓으세요. 각 모듈은 한 번 이상 사용할 수도 있고, 전혀 사용하지 않을 수도 있습니다. 창 사이의 분할 막대를 끌어다 놓거나 스크롤하여 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 218
Azure Machine Learning 작업 영역이 있습니다.
모델을 훈련할 때 모델 하이퍼파라미터를 조정할 계획입니다.
정규 분포된 값을 반환하는 검색 공간을 정의해야 합니다.
어떤 매개변수를 사용해야 합니까?
모델을 훈련할 때 모델 하이퍼파라미터를 조정할 계획입니다.
정규 분포된 값을 반환하는 검색 공간을 정의해야 합니다.
어떤 매개변수를 사용해야 합니까?
DP-100 문제 219
알고리즘에 대한 하이퍼파라미터를 튜닝하고 있습니다. 다음 표는 다양한 하이퍼파라미터, 훈련 오류, 검증 오류가 있는 데이터 세트를 보여줍니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답변 선택지를 선택하세요.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답변 선택지를 선택하세요.
DP-100 문제 220
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?