DP-100 문제 266

Azure Machine Learning을 사용하면 모델을 실시간 웹 서비스로 배포할 수 있습니다.
서비스가 시작될 때 모델이 로드되고 새로운 데이터가 수신되면 이를 평가하는 데 사용되는 서비스에 대한 진입 스크립트를 만들어야 합니다.
스크립트에 어떤 기능을 포함해야 합니까? 답하려면 적절한 기능을 올바른 동작으로 끌어다 놓으십시오. 각 기능은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 창 사이의 분할 막대를 끌어다 놓거나 스크롤하여 콘텐츠를 볼 수 있습니다. 참고: 각 올바른 선택은 1점입니다.

DP-100 문제 267

Azure Machine Learning 작업 영역에서 자동화된 머신 러닝 실험을 실행합니다. 실행에 대한 정보는 아래 표에 나와 있습니다.

Azure Machine Learning SDK를 사용하여 실험 실행의 최상의 반복을 검색하는 스크립트를 작성해야 합니다. 어떤 Python 코드 세그먼트를 사용해야 합니까?

DP-100 문제 268

Azure Machine Learning 작업 공간을 만듭니다. Azure Machine Learning Studio에서 코드 없는 AutoML로 분류 모델을 훈련합니다.
모델은 금융 기관의 고객이 정기 예금에 가입할지 예측해야 합니다. 데이터 세트가 생성되면 Azure Machine Learning Studio에서 데이터 프로필을 미리 볼 수 있어야 합니다.
모델을 훈련해야 합니다.
어떤 네 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.

DP-100 문제 269

모델 적합성 문제를 수정해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.

DP-100 문제 270

Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 실험을 구축하고 있습니다.
데이터 세트를 훈련 및 테스트 세트로 분할합니다. 알고리즘으로 Two-Class Boosted Decision Tree를 선택합니다.
모델의 곡선 아래 면적(AUC)을 결정해야 합니다.
어떤 세 모듈을 순서대로 사용해야 합니까? 답변하려면 모듈 목록에서 해당 모듈을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬합니다.