DP-100 문제 391
광고 응답에 대한 모델링 전략을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.
DP-100 문제 392
당신은 고양이와 개를 식별하기 위한 딥 러닝 모델을 만들고 있습니다. 당신은 25,000개의 컬러 이미지를 가지고 있습니다.
다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 학습 에포크 수를 줄입니다.
* 신경망의 크기를 줄입니다.
* 신경망의 과도한 적합을 줄입니다.
이미지 수정 값을 선택해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 학습 에포크 수를 줄입니다.
* 신경망의 크기를 줄입니다.
* 신경망의 과도한 적합을 줄입니다.
이미지 수정 값을 선택해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 393
Workspace1이라는 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다.
Azure Machine Learning Studio 디자이너에서 파이프라인을 만들 계획입니다. 파이프라인에는 사용자 지정 구성 요소가 포함되어야 합니다. 파이프라인에서 사용자 지정 구성 요소를 사용할 수 있는지 확인해야 합니다. 먼저 무엇을 해야 합니까?
Azure Machine Learning Studio 디자이너에서 파이프라인을 만들 계획입니다. 파이프라인에는 사용자 지정 구성 요소가 포함되어야 합니다. 파이프라인에서 사용자 지정 구성 요소를 사용할 수 있는지 확인해야 합니다. 먼저 무엇을 해야 합니까?
DP-100 문제 394
Python SDK v2를 사용하여 workspace1이라는 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다.
workspace1의 기본 데이터 저장소에는 sample_data라는 폴더가 있습니다. 폴더 구조에는 다음 내용이 포함됩니다.
Python SDK v2 코드를 작성하여 sample.data 폴더의 파일에서 데이터를 Pandas 데이터 프레임으로 구체화합니다. MLTaWe 폴더를 구체화 청사진으로 사용하려면 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다. 코드를 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
workspace1의 기본 데이터 저장소에는 sample_data라는 폴더가 있습니다. 폴더 구조에는 다음 내용이 포함됩니다.
Python SDK v2 코드를 작성하여 sample.data 폴더의 파일에서 데이터를 Pandas 데이터 프레임으로 구체화합니다. MLTaWe 폴더를 구체화 청사진으로 사용하려면 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다. 코드를 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 395
다중 클래스 이미지 분류 딥 러닝 모델을 만듭니다.
모델은 공개 웹 포털에서 가져온 새 이미지 데이터로 매월 재교육해야 합니다. Azure Machine Learning 파이프라인을 만들어 새 데이터를 가져오고, 이미지 크기를 표준화하고, 모델을 재교육합니다.
파이프라인의 일정을 구성하려면 Azure Machine Learning Python SEX v2를 사용해야 합니다. 일정은 빈도 및 간격 속성을 사용하여 정의해야 하며, 빈도는 '월'로, 간격은 "1:"로 설정해야 합니다.
어떤 세 개의 클래스를 순서대로 인스턴스화해야 합니까? 대답하려면 작업 목록에서 적절한 작업을 답변 영역으로 옮겨 올바른 순서로 정렬하세요.
모델은 공개 웹 포털에서 가져온 새 이미지 데이터로 매월 재교육해야 합니다. Azure Machine Learning 파이프라인을 만들어 새 데이터를 가져오고, 이미지 크기를 표준화하고, 모델을 재교육합니다.
파이프라인의 일정을 구성하려면 Azure Machine Learning Python SEX v2를 사용해야 합니다. 일정은 빈도 및 간격 속성을 사용하여 정의해야 하며, 빈도는 '월'로, 간격은 "1:"로 설정해야 합니다.
어떤 세 개의 클래스를 순서대로 인스턴스화해야 합니까? 대답하려면 작업 목록에서 적절한 작업을 답변 영역으로 옮겨 올바른 순서로 정렬하세요.
