DP-100 문제 51

STANDARD_D1 가상 머신 이미지를 사용하여 ComputeOne이라는 이름의 Azure Machine Learning 컴퓨팅 대상을 생성합니다.
Azure Machine Learning 작업 영역을 참조하는 was라는 이름의 Python 변수를 정의합니다. 다음 Python 코드를 실행합니다.

다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 52


파이프라인 실행 결과를 얻어야 합니다. 결과는 어디에서 확인할 수 있나요?

DP-100 문제 53

Azure Machine Learning을 사용하여 dataset1이라는 데이터셋을 기반으로 모델을 학습시킵니다.
데이터셋 모니터를 정의하고 새 데이터가 포함된 dataset2라는 데이터셋을 생성합니다.
Azure Machine Learning SDK for Python을 사용하여 dataset1과 dataset2를 비교해야 합니다.
DataDriftDetector 클래스의 어떤 메서드를 사용해야 할까요?

DP-100 문제 54

로컬 워크스테이션에서 Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 모델을 등록하고 배포할 수 있습니다.
워크스테이션에 Python 3.7과 Visual Studio Code가 설치되어 있습니다.
모델을 Kubernetes 온라인 엔드포인트에 배포하려고 하면 스코어링 스크립트에서 오류가 발생하여 배포가 실패합니다.
서비스를 운영 환경에 배포하기 전에 로컬 워크스테이션에서 서비스를 디버깅해야 합니다.
순서대로 수행해야 할 세 가지 행동은 무엇입니까? 정답을 선택하려면, 답변 영역에서 행동 목록에서 적절한 행동을 찾아 올바른 순서대로 배열하십시오.

DP-100 문제 55

참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
여러 열에 결측값이 포함된 수치 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
결측값은 특징 집합의 차원에 영향을 주지 않는 적절한 연산을 사용하여 처리해야 합니다.
모든 값을 포함하려면 전체 데이터 세트를 분석해야 합니다.
해결 방법: 해당 열의 중앙값을 계산하고, 그 중앙값을 해당 열의 결측값 대신 사용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?