DP-100 문제 346
실험 실행이 완료된 후 Run 객체의 get_metrics 메서드를 사용하여 반환할 수 있는 row_count라는 메트릭으로 행 수를 기록해야 합니다. 어떤 코드를 사용해야 합니까?
DP-100 문제 347
짧은 문장 형식으로 작성된 12,000개의 고객 리뷰가 포함된 CSV 파일을 사용하여 감정 분석을 수행합니다. CSV 파일을 Azure Machine Learning Studio에 추가하고 실험의 시작점 데이터 세트로 구성합니다. Extract N-Gram Features from Text 모듈을 실험에 추가하여 데이터 세트의 고객 리뷰 열에서 핵심 문구를 추출합니다.
고객 리뷰 텍스트에서 새로운 n-gram 사전을 만들고 최대 n-gram 크기를 트라이그램으로 설정해야 합니다.
무엇을 선택해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
고객 리뷰 텍스트에서 새로운 n-gram 사전을 만들고 최대 n-gram 크기를 트라이그램으로 설정해야 합니다.
무엇을 선택해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 348
Computet이라는 이름의 컴퓨팅 인스턴스를 사용하여 Workspace 1이라는 이름의 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다.
커널 1이라는 이름의 커널을 Computet1에서 제거해야 합니다. Workspace 1에서 noa 터미널 창을 사용하여 Compute 1에 연결합니다.
커널 1을 제거하려면 터미널 창에 명령을 입력해야 합니다.
어떤 명령을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
커널 1이라는 이름의 커널을 Computet1에서 제거해야 합니다. Workspace 1에서 noa 터미널 창을 사용하여 Compute 1에 연결합니다.
커널 1을 제거하려면 터미널 창에 명령을 입력해야 합니다.
어떤 명령을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 349
이벤트 중에 발생한 통화 수를 추정하기 위한 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
푸아송 회귀 모델을 구축하는 데 필요한 조건을 특성 값이 충족하는지 여부를 판단해야 합니다.
피처 세트에는 어떤 두 가지 조건이 포함되어야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 제시합니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
푸아송 회귀 모델을 구축하는 데 필요한 조건을 특성 값이 충족하는지 여부를 판단해야 합니다.
피처 세트에는 어떤 두 가지 조건이 포함되어야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 제시합니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 350
Python용 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 2단계 파이프라인을 구현할 계획입니다.
파이프라인은 첫 번째 단계에서 두 번째 단계로 임시 데이터를 전달합니다.
파이프라인의 첫 번째 단계에서 생성된 임시 데이터에 액세스하기 위해 두 번째 단계에서 사용해야 하는 클래스와 해당 메서드를 식별해야 합니다.
어떤 클래스와 메서드를 식별해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답은 1점입니다.
파이프라인은 첫 번째 단계에서 두 번째 단계로 임시 데이터를 전달합니다.
파이프라인의 첫 번째 단계에서 생성된 임시 데이터에 액세스하기 위해 두 번째 단계에서 사용해야 하는 클래스와 해당 메서드를 식별해야 합니다.
어떤 클래스와 메서드를 식별해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답은 1점입니다.
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