최신 DP-100 Korean 무료덤프 - Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100 Korean Version)
실험 요구사항 및 데이터 세트에 따라 특징 기반 특징 선택 모듈을 구성해야 합니다.
모듈 속성을 어떻게 구성해야 합니까? 답변하려면 대화 상자의 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
모듈 속성을 어떻게 구성해야 합니까? 답변하려면 대화 상자의 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
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정답:
Explanation:
Box 1: Mutual Information.
The mutual information score is particularly useful in feature selection because it maximizes the mutual information between the joint distribution and target variables in datasets with many dimensions.
Box 2: MedianValue
MedianValue is the feature column, , it is the predictor of the dataset.
Scenario: The MedianValue and AvgRoomsinHouse columns both hold data in numeric format. You need to select a feature selection algorithm to analyze the relationship between the two columns in more detail.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/filter-based-feature- selection
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 'Python 스크립트 실행' 구성 요소와 사용자 지정 코드를 이용해 데이터 세트를 변환하고 있습니다.
'파이썬 스크립트 실행' 컴포넌트의 메서드 시그니처와 반환 값 유형을 정의해야 합니다.
무엇을 정의해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
'파이썬 스크립트 실행' 컴포넌트의 메서드 시그니처와 반환 값 유형을 정의해야 합니다.
무엇을 정의해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
정답:
Explanation:
Azure Machine Learning 학습 실험을 실행합니다. 학습 스크립트 디렉터리에는 .amlignore라는 파일을 포함하여 총 100개의 파일이 있습니다. 또한 이 디렉터리에는 /outputs 및 /logs라는 하위 디렉터리가 있습니다.
학습 스크립트 디렉터리에는 컴퓨팅 대상에 대한 스냅샷에서 제외해야 하는 파일이 20개 있습니다. 디렉터리 루트에 `.giftignore`라는 파일을 생성하고, 해당 20개 파일의 이름을 이 파일에 추가합니다. 그러면 이 20개 파일은 컴퓨팅 대상에 계속 복사됩니다.
20개의 파일을 제외해야 합니다. 어떻게 해야 할까요?
학습 스크립트 디렉터리에는 컴퓨팅 대상에 대한 스냅샷에서 제외해야 하는 파일이 20개 있습니다. 디렉터리 루트에 `.giftignore`라는 파일을 생성하고, 해당 20개 파일의 이름을 이 파일에 추가합니다. 그러면 이 20개 파일은 컴퓨팅 대상에 계속 복사됩니다.
20개의 파일을 제외해야 합니다. 어떻게 해야 할까요?
정답: D
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 디자이너를 사용하여 다음 데이터 세트를 실험에 로드합니다.
입력 데이터셋과 동일한 열과 헤더 행을 가지면서 두 입력 데이터셋의 모든 행을 포함하는 데이터셋을 생성해야 합니다.
해결 방법: 행 추가 모듈을 사용하십시오.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 다음 데이터 세트를 실험에 로드합니다.
입력 데이터셋과 동일한 열과 헤더 행을 가지면서 두 입력 데이터셋의 모든 행을 포함하는 데이터셋을 생성해야 합니다.
해결 방법: 행 추가 모듈을 사용하십시오.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
정답: A
귀하는 Azure Machine Learning 작업 영역의 소유자입니다.
사용자 지정 역할을 사용하여 컴퓨팅 리소스의 생성 또는 삭제를 방지해야 합니다. 워크스페이스 내의 다른 모든 작업은 허용해야 합니다.
사용자 지정 역할을 구성해야 합니다.
설정을 어떻게 완료해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
사용자 지정 역할을 사용하여 컴퓨팅 리소스의 생성 또는 삭제를 방지해야 합니다. 워크스페이스 내의 다른 모든 작업은 허용해야 합니다.
사용자 지정 역할을 구성해야 합니다.
설정을 어떻게 완료해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
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정답:
Explanation:
Box 1: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/read
Reader role: Read-only actions in the workspace. Readers can list and view assets, including datastore credentials, in a workspace. Readers can ' t create or update these assets.
Box 2: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/write
If the roles include Actions that have a wildcard (*), the effective permissions are computed by subtracting the NotActions from the allowed Actions.
Box 3: Box 2: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes/*/delete Box 4: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes/*/write Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/role-based-access-control/overview#how-azure-rbac-determines-if-a- user-has-access-to-a-resource
학습 클러스터와 추론 클러스터가 포함된 Azure Machine Learning 작업 영역이 있습니다.
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 분류 모델을 만들 계획입니다.
클라이언트 애플리케이션이 HTTP 요청으로 데이터를 제출하고 응답으로 예측 결과를 받을 수 있도록 해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 분류 모델을 만들 계획입니다.
클라이언트 애플리케이션이 HTTP 요청으로 데이터를 제출하고 응답으로 예측 결과를 받을 수 있도록 해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
정답:
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 분류 모델을 학습하고 정확도 지표를 계산하는 학습 실험을 실행할 수 있습니다.
새로운 데이터가 확보되는 대로 매달 모델을 재학습시킬 예정입니다.
배치 추론 파이프라인에서 사용하려면 모델을 등록해야 합니다.
모델을 등록해야 하며, 후속 재학습 실험을 통해 생성된 모델은 현재 등록된 모델보다 정확도가 높을 경우에만 등록되도록 해야 합니다.
이 목표를 달성할 수 있는 두 가지 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
새로운 데이터가 확보되는 대로 매달 모델을 재학습시킬 예정입니다.
배치 추론 파이프라인에서 사용하려면 모델을 등록해야 합니다.
모델을 등록해야 하며, 후속 재학습 실험을 통해 생성된 모델은 현재 등록된 모델보다 정확도가 높을 경우에만 등록되도록 해야 합니다.
이 목표를 달성할 수 있는 두 가지 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.
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정답: B,E
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
테스트 요구 사항에 따라 데이터를 나누는 방법을 파악해야 합니다.
어떤 속성을 선택해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
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정답:
Explanation:
Scenario: Testing
You must produce multiple partitions of a dataset based on sampling using the Partition and Sample module in Azure Machine Learning Studio.
Box 1: Assign to folds
Use Assign to folds option when you want to divide the dataset into subsets of the data. This option is also useful when you want to create a custom number of folds for cross-validation, or to split rows into several groups.
Not Head: Use Head mode to get only the first n rows. This option is useful if you want to test a pipeline on a small number of rows, and don ' t need the data to be balanced or sampled in any way.
Not Sampling: The Sampling option supports simple random sampling or stratified random sampling. This is useful if you want to create a smaller representative sample dataset for testing.
Box 2: Partition evenly
Specify the partitioner method: Indicate how you want data to be apportioned to each partition, using these options:
Partition evenly: Use this option to place an equal number of rows in each partition. To specify the number of output partitions, type a whole number in the Specify number of folds to split evenly into text box.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/algorithm-module-reference/partition-and-sample
Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다. Python용 Azure Machine Learning SDK를 사용합니다.
원격 경로에서 데이터셋을 생성해야 합니다. 생성된 데이터셋은 워크스페이스 내에서 재사용 가능해야 합니다.
데이터셋을 생성해야 합니다.
다음 코드 조각을 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
원격 경로에서 데이터셋을 생성해야 합니다. 생성된 데이터셋은 워크스페이스 내에서 재사용 가능해야 합니다.
데이터셋을 생성해야 합니다.
다음 코드 조각을 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
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정답:
Explanation:
