DP-100 문제 111

Azure Machine Learning을 사용하여 Azure ML Python SDK v2 기반 모델 학습에 대한 하이퍼파라미터 튜닝을 구현합니다.
훈련 실행은 주요 지표가 가장 성능이 좋았던 실행 대비 25% 이상 낮아지면 종료되어야 합니다.
교육 작업을 종료하려면 조기 종료 정책을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

DP-100 문제 112

Azure Machine Learning 작업 영역을 생성합니다.
Azure Synapse 컴퓨팅 리소스를 사용하여 작업 영역에서 모델 학습을 위한 전용 컴퓨팅 환경을 구현해야 합니다. 솔루션은 전용 컴퓨팅 리소스에 연결하고 Azure Synapse 세션을 시작해야 합니다.
컴퓨팅 리소스를 구현해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.

DP-100 문제 113

당신은 주가를 예측하기 위해 머신러닝 모델을 구현하고 있습니다.
이 모델은 PostgreSQL 데이터베이스를 사용하며 GPU 처리가 필요합니다.
필요한 도구가 미리 구성된 가상 머신을 생성해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?

DP-100 문제 114

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.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 데이터 세트에 대한 특징 엔지니어링을 수행하고 있습니다. 값을 정규화하여 구간별로 그룹화된 특징 열을 생성해야 합니다.
해결책: 엔트로피 최소 설명 길이(MDI) 비닝 모드를 적용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?

DP-100 문제 115

훈련 오류 값과 검증 오류 값 사이에 큰 차이가 있는 모델을 가지고 있습니다.
새로운 모델을 생성하고 교차 검증을 수행해야 합니다.
Azure Machine Learning Studio를 사용하여 새 모델에 대한 매개변수 세트를 식별해야 합니다.
각 단계에 어떤 모듈을 사용해야 할까요? 정답을 확인하려면, 적절한 모듈을 해당 단계로 드래그하세요.
각 모듈은 한 번 또는 여러 번 사용될 수 있으며, 전혀 사용되지 않을 수도 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.