DP-100日本語試験無料問題集「Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 認定」

C-サポートベクター分類を使用して、アンバランスなトレーニングデータセットで多クラス分類を実行します。Pythonコードを使用したC-サポートベクター分類を以下に示します。

C-Support Vector 分類コードを評価する必要があります。
どの評価ステートメントを使用する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Machine Learning ワークスペースでスクリプトのソース管理を実装する必要があります。Azure Machine Learning Notebook タブのターミナルウィンドウを使用します。Git アカウントを SSH で認証する必要があります。
新しい SSH キーを生成する必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成できる可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策が含まれる場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
Azure Machine Learning ワークスペースがあります。Azure Machine Learning Studio の [ノートブック] ページからターミナル セッションに接続します。
同じターミナル セッションからアクセスできる新しい Jupyter カーネルを追加する予定です。
新しいカーネルを追加する前に、完了する必要があるタスクを実行する必要があります。
解決策: Python 3.6 - AzureML カーネルを削除します。
解決策は目標を達成できますか?

分類タスクを解いています。
k分割交差検定を使用して、限られたデータサンプルでモデルを評価する必要があります。まず、kパラメータを分割数として構成します。
交差検定のkパラメーターを構成する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？

注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
次の変数に応じて、学生のアートワークの価格を予測するモデルを作成しています：学生の教育期間、学位タイプ、および芸術形態。
まず、線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策：次のメトリックを使用します：相対二乗誤差、決定係数、精度、精度、リコール、F1スコア、およびAUC。
ソリューションは目標を達成していますか？

注: この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning モデルをトレーニングして登録します。
モデルをオンライン エンドポイントにデプロイする予定です。
アプリケーションが、有効期限のないアーティファクトを使用した認証方法を使用してモデルにアクセスできるようにする必要があります。
解決：
マネージドオンラインエンドポイントを作成し、auto_modeパラメータの値をkeyに設定します。モデルをインラインエンドポイントにデプロイします。
ソリューションは目標を満たしていますか?

Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
ワークスペースデータセットでデータドリフトが検出されたときにメール通知を送信するようにイベントハンドラーを構成する必要があります。開発作業は最小限に抑える必要があります。
通知を送信するには、Azure サービスを構成する必要があります。
どの Azure サービスを使用すべきでしょうか?

ある人が病気にかかっているかどうかを予測するためのバイナリ分類モデルを作成します。
起こりうる分類エラーを検出する必要があります。
それぞれの説明に対してどのエラータイプを選択する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Machine Learningをサポートするには、Azure Blob Storageにデータを保存する必要があります。
データをAzure Blob Storageに転送する必要があります。
目標を達成するための3つの可能な方法は何ですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

次のコードを使用して、モデルをAzure Machine LearningリアルタイムWebサービスとしてデプロイします。

デプロイメントは失敗します。
デプロイメント中に実行されたアクションを判別し、失敗した特定のアクションを識別することにより、デプロイメントの失敗をトラブルシューティングする必要があります。
どのコードセグメントを実行する必要がありますか？

Azure Machine Learning プロジェクト ファイルを含む既存の GitHub リポジトリがあります。
リポジトリを Azure Machine Learning 共有ワークスペース ファイル システムに複製する必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
注意：正解の選択肢は複数あります。正解の選択肢の中からどれを選択しても、得点は加算されます。

Azure Machine Learning ワークスペースを管理しています。scriptpy という Pylhon スクリプトは、training_data という引数を読み取ります。trainlng.data 引数は、datasetl というファイル内のトレーニングデータへのパスを指定します。
csv。
機械学習モデルをトレーニングするコマンド ジョブとして scriptpy Python スクリプトを実行する予定です。
スクリプトをトレーニング ジョブとして送信するときに、データ スクリプトのパスをパラメーター値として渡すコマンドを指定する必要があります。
解決策: python script.py -training_data ${{inputs,training_data}}
ソリューションは目標を満たしていますか?