DP-100 문제 356

Azure Machine Learning Studio를 사용하여 두 데이터 집합이 서로 크게 다른지 확인하고 있습니다.
한 데이터 집합의 추정값은 다른 데이터 집합의 기준값보다 크거나 작을 수 있습니다.
상관관계의 함수로서 일정한 제1종 오류를 갖는 분포를 생성해야 합니다.
배포를 해야 합니다.
어떤 유형의 배포를 해야 할까요?

DP-100 문제 357

Azure Machine Learning의 Hyperdrive 기능을 사용하여 모델을 학습하고 있습니다.
다음 코드를 실행하여 Hyperdrive 실험을 구성합니다.

다음 각 문장에 대해 문장이 사실이라면 예를 선택하세요. 그렇지 않으면 아니요를 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 358

Azure Machine Learning 작업 공간을 만듭니다. 표형 구조 데이터를 사용하여 MLflow 형식의 회귀 모델을 학습합니다.
모델을 평가하려면 책임 있는 AI 대시보드를 사용해야 합니다.
Responsible A 대시보드를 생성하려면 Azure Machine Learning Studio Ul을 사용해야 합니다.
가장 먼저 무엇을 해야 할까요?

DP-100 문제 359

Azure Machine Learning 작업 영역이 있습니다.
작업 공간의 구성 파일이 다운로드된 Python 환경에서 다음 코드를 실행합니다.

지침: 다음 각 문장에 대해 문장이 사실이라면 예를 선택하세요. 그렇지 않으면 아니요를 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 360

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.