DP-100 문제 401

새로운 Azure Databricks 작업 영역을 만듭니다.
아래 이미지와 같이 컴퓨팅 클러스터에서 혼합된 부하가 있는 장기 실행 작업을 위한 새 클러스터를 구성합니다.

그래픽에 제시된 정보를 바탕으로 각 진술문을 완성하는 답변 선택지를 선택하려면 드롭다운 메뉴를 사용하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 402

Azure Machine learning SDK tor Python과 notebooks를 사용하여 모델을 추적합니다. Python 코드를 사용하여 컴퓨팅 대상, 환경 및 taring 스크립트를 만듭니다. 학습 작업을 제출하기 위한 정보를 준비해야 합니다.
어떤 클래스를 사용해야 하나요?

DP-100 문제 403

머신러닝 모델을 훈련합니다.
테스트를 위해 모델을 실시간 추론 서비스로 배포해야 합니다. 이 서비스는 낮은 CPU 사용률과 48MB 미만의 RAM이 필요합니다. 배포된 서비스의 컴퓨팅 대상은 비용과 관리 오버헤드를 최소화하면서 자동으로 초기화해야 합니다.
어떤 컴퓨팅 대상을 사용해야 하나요?

DP-100 문제 404

로컬 모델에 대한 기능 추출 전략을 구축해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 405

Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 모든 국가의 인구 조사 데이터가 포함된 데이터 세트를 변환하고 있습니다.
데이터 세트를 두 개의 데이터 세트로 분리하려면 Split Data 구성 요소를 사용해야 합니다. 첫 번째 데이터 세트에는 미국의 인구 조사 데이터가 포함되어야 합니다. 두 번째 데이터 세트에는 나머지 국가의 인구 조사 데이터가 포함되어야 합니다.
데이터 세트를 생성하려면 구성 요소를 구성해야 합니다.
어떤 구성 값을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.