A. Data Science Jots는 자동 포그 수집 및 저장을 지원하지 않습니다.

B. 코드가 표준 로깅 라이브러리를 사용하고 있는지 확인한 다음 작업 종료 시 모든 로그를 저장소 확인에 저장합니다.

C. 데이터 과학 작업 로깅을 사용하여 코드에서 사용자 지정 로깅을 구현할 수 있습니다.

D. 작업 생성 시 로깅을 활성화하고 로그 그룹을 선택합니다. 그런 다음 로그 또는 옵션을 선택하여 자동 로그 생성을 활성화합니다.

A. execute.py 및 runtime.yaml 생성 및 업로드

B. ADS(Accented Data Science) 명령을 호출하여 AI 통합을 활성화합니다.

C. API 서명 키 및 구성 파일 생성 및 업로드

D. REST API 가져오기

A. Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Data Science의 Conda 환경.

B. 파이썬 패키지 인덱스(PyPi)

C. Oracle Autonomous Data Warehouse

D. 오라클 빅 데이터 서비스

E. 오라클 머신 러닝

A. 배포에 정의된 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 로깅 서비스의 예측 로그입니다.

B. OCI 콘솔.

C. 콘솔에서 액세스할 수 있는 OCI Cloud Shell입니다.

D. 가상 stachine(VM)에 정의된 파일입니다.

A. Visualize_transforms()

B. 샘플()

C. auto_transform()

D. 제안_권장사항()