DP-100 문제 421
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 기계 학습 실험을 구축합니다.
데이터를 두 개의 별도 데이터 세트로 나누어야 합니다.
어떤 모듈을 사용해야 하나요?
데이터를 두 개의 별도 데이터 세트로 나누어야 합니다.
어떤 모듈을 사용해야 하나요?
DP-100 문제 422
Azure Machine Learning 데이터 세트를 만듭니다. Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 Execute Python Script 구성 요소와 사용자 지정 코드를 사용하여 데이터 세트를 변환합니다.
스크립트와 관련 라이브러리를 스크립트 번들로 업로드해야 합니다.
Python 스크립트 실행 구성 요소를 구성해야 합니다.
어떤 구성을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고 사항: 올바른 선택지 하나당 1점입니다.
스크립트와 관련 라이브러리를 스크립트 번들로 업로드해야 합니다.
Python 스크립트 실행 구성 요소를 구성해야 합니다.
어떤 구성을 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고 사항: 올바른 선택지 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 423
페널티 이벤트 감지를 위한 프로세스를 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 424
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 이 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 두 개 이상의 정답이 있을 수 있고, 다른 세트에는 정답이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 다시 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning을 사용하여 분류 모델을 학습하는 실험을 실행합니다.
Hyperdrive를 사용하여 모델의 AUC 메트릭을 최적화하는 매개변수를 찾고 싶습니다. 다음 코드를 실행하여 실험에 대한 HyperDriveConfig를 구성합니다.
이 구성을 사용하여 랜덤 포레스트 모델을 훈련한 다음 검증 데이터로 테스트하는 스크립트를 실행하려고 합니다. 검증 데이터의 레이블 값은 y_test 변수라는 변수에 저장되고, 모델의 예측 확률은 y_predicted라는 변수에 저장됩니다.
해결책: 다음 코드를 실행하세요.
해결책이 목표를 충족하는가?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 다시 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning을 사용하여 분류 모델을 학습하는 실험을 실행합니다.
Hyperdrive를 사용하여 모델의 AUC 메트릭을 최적화하는 매개변수를 찾고 싶습니다. 다음 코드를 실행하여 실험에 대한 HyperDriveConfig를 구성합니다.
이 구성을 사용하여 랜덤 포레스트 모델을 훈련한 다음 검증 데이터로 테스트하는 스크립트를 실행하려고 합니다. 검증 데이터의 레이블 값은 y_test 변수라는 변수에 저장되고, 모델의 예측 확률은 y_predicted라는 변수에 저장됩니다.
해결책: 다음 코드를 실행하세요.
해결책이 목표를 충족하는가?
DP-100 문제 425
Azure Machine Learning Studio에서 선형 회귀 모델을 개발하고 있습니다. 다양한 알고리즘을 비교하기 위해 실험을 실행합니다.
다음 이미지는 결과 데이터 세트 출력을 표시합니다.
드롭다운 메뉴를 사용해 이미지에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답이 되는 선택 항목을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
다음 이미지는 결과 데이터 세트 출력을 표시합니다.
드롭다운 메뉴를 사용해 이미지에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답이 되는 선택 항목을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
