Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100 Korean Version) - DP-100 Korean Exam Practice Test
머신러닝 실험을 학습시키기 위한 컴퓨팅 대상을 생성하고 있습니다.
컴퓨팅 대상은 자동화된 머신 러닝, 머신 러닝 파이프라인 및 Azure Machine Learning Designer 교육을 지원해야 합니다.
컴퓨팅 대상을 구성해야 합니다.
어떤 옵션을 사용해야 할까요?
컴퓨팅 대상은 자동화된 머신 러닝, 머신 러닝 파이프라인 및 Azure Machine Learning Designer 교육을 지원해야 합니다.
컴퓨팅 대상을 구성해야 합니다.
어떤 옵션을 사용해야 할까요?
Correct Answer: C
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workspace1이라는 이름의 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리하고 있습니다.
액세스 키를 사용하여 작업 영역 1에 Azure Blob Storage 데이터 저장소를 등록해야 합니다. 데이터 저장소를 등록하는 데 필요한 모든 모듈을 가져오려면 Python SDK v2 코드를 개발해야 합니다.
데이터 저장소를 정의하려면 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
액세스 키를 사용하여 작업 영역 1에 Azure Blob Storage 데이터 저장소를 등록해야 합니다. 데이터 저장소를 등록하는 데 필요한 모든 모듈을 가져오려면 Python SDK v2 코드를 개발해야 합니다.
데이터 저장소를 정의하려면 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다.
사용자 지정 구성 요소를 사용하여 이미지 분류용 Azure Machine Learning 파이프라인을 구축합니다. Python 함수에서 구성 요소를 실행하기 위한 인터페이스, 메타데이터 및 코드를 정의해야 합니다. 어떤 함수를 사용해야 할까요?
사용자 지정 구성 요소를 사용하여 이미지 분류용 Azure Machine Learning 파이프라인을 구축합니다. Python 함수에서 구성 요소를 실행하기 위한 인터페이스, 메타데이터 및 코드를 정의해야 합니다. 어떤 함수를 사용해야 할까요?
Correct Answer: D
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Azure Machine Learning Python SDK v2에서 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 모델을 학습시키고 있습니다. 다음 코드를 실행하여 하이퍼파라미터 튜닝 실험을 구성합니다.
다음 각 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오. 참고: 정답 하나당 1점입니다.
다음 각 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오. 참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
특징 추출 방법을 선택해야 합니다.
어떤 방법을 사용해야 할까요?
어떤 방법을 사용해야 할까요?
Correct Answer: D
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다중 클래스 이미지 분류 딥러닝 모델을 생성합니다.
해당 모델은 공개 웹 포털에서 가져온 새로운 이미지 데이터를 사용하여 매달 재학습해야 합니다. Azure Machine Learning 파이프라인을 생성하여 새 데이터를 가져오고, 이미지 크기를 표준화하고, 모델을 재학습시킵니다.
파이프라인 일정을 구성하려면 Azure Machine Learning SDK를 사용해야 합니다.
어떤 네 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 고르려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
해당 모델은 공개 웹 포털에서 가져온 새로운 이미지 데이터를 사용하여 매달 재학습해야 합니다. Azure Machine Learning 파이프라인을 생성하여 새 데이터를 가져오고, 이미지 크기를 표준화하고, 모델을 재학습시킵니다.
파이프라인 일정을 구성하려면 Azure Machine Learning SDK를 사용해야 합니다.
어떤 네 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 고르려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
Correct Answer:
Explanation:
Step 1: Publish the pipeline.
To schedule a pipeline, you ' ll need a reference to your workspace, the identifier of your published pipeline, and the name of the experiment in which you wish to create the schedule.
Step 2: Retrieve the pipeline ID.
Needed for the schedule.
Step 3: Create a ScheduleRecurrence..
To run a pipeline on a recurring basis, you ' ll create a schedule. A Schedule associates a pipeline, an experiment, and a trigger.
First create a schedule. Example: Create a Schedule that begins a run every 15 minutes:
recurrence = ScheduleRecurrence(frequency= " Minute " , interval=15)
Step 4: Define an Azure Machine Learning pipeline schedule..
Example, continued:
recurring_schedule = Schedule.create(ws, name= " MyRecurringSchedule " , description= " Based on time " , pipeline_id=pipeline_id, experiment_name=experiment_name, recurrence=recurrence) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-schedule-pipelines
기존 모델을 재학습시킵니다.
레지스트리에 현재 버전의 모델을 유지하면서 새 버전의 모델을 등록해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
레지스트리에 현재 버전의 모델을 유지하면서 새 버전의 모델을 등록해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: A
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Azure Machine Learning을 사용하여 모델을 학습시킵니다.
하이퍼파라미터 튜닝에는 반드시 샘플링 방법을 사용해야 합니다. 샘플링 방법은 이전 샘플에서 모델의 성능을 기반으로 샘플을 선택해야 합니다.
표본 추출 방법을 선택해야 합니다.
어떤 샘플링 방법을 사용해야 할까요?
하이퍼파라미터 튜닝에는 반드시 샘플링 방법을 사용해야 합니다. 샘플링 방법은 이전 샘플에서 모델의 성능을 기반으로 샘플을 선택해야 합니다.
표본 추출 방법을 선택해야 합니다.
어떤 샘플링 방법을 사용해야 할까요?
Correct Answer: C
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데이터셋에 대해 특징 엔지니어링을 수행하고 있습니다.
CityName이라는 이름의 기능을 추가하고 해당 열 값에 "London"이라는 텍스트를 입력해야 합니다.
데이터셋에 새로운 기능을 추가해야 합니다.
어떤 Azure Machine Learning Studio 모듈을 사용해야 할까요?
CityName이라는 이름의 기능을 추가하고 해당 열 값에 "London"이라는 텍스트를 입력해야 합니다.
데이터셋에 새로운 기능을 추가해야 합니다.
어떤 Azure Machine Learning Studio 모듈을 사용해야 할까요?
Correct Answer: D
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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.
scripts라는 로컬 폴더에 train.py라는 파이썬 스크립트가 있습니다. 이 스크립트는 scikit-learn을 사용하여 회귀 모델을 학습시킵니다. 스크립트에는 scripts 폴더에 있는 학습 데이터 파일을 불러오는 코드가 포함되어 있습니다.
스크립트를 aml-compute라는 이름의 컴퓨팅 클러스터에서 Azure ML 실험으로 실행해야 합니다.
모델 학습에 필요한 패키지가 환경에 포함되도록 실행을 구성해야 합니다. 대상 컴퓨팅 클러스터를 참조하는 aml-compute라는 변수를 생성했습니다.
해결 방법: 다음 코드를 실행하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
scripts라는 로컬 폴더에 train.py라는 파이썬 스크립트가 있습니다. 이 스크립트는 scikit-learn을 사용하여 회귀 모델을 학습시킵니다. 스크립트에는 scripts 폴더에 있는 학습 데이터 파일을 불러오는 코드가 포함되어 있습니다.
스크립트를 aml-compute라는 이름의 컴퓨팅 클러스터에서 Azure ML 실험으로 실행해야 합니다.
모델 학습에 필요한 패키지가 환경에 포함되도록 실행을 구성해야 합니다. 대상 컴퓨팅 클러스터를 참조하는 aml-compute라는 변수를 생성했습니다.
해결 방법: 다음 코드를 실행하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B
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Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다. 책임 있는 AI 대시보드를 구성해야 하는 모델을 구축합니다. 대시보드에서 얻은 정보를 바탕으로 다음 작업을 수행해야 합니다.
* 모델에서 바람직한 결과를 얻기 위해 무엇을 해야 하는지 결정하십시오.
* 여러분이 관심을 갖는 결과에 가장 직접적인 영향을 미치는 특징들을 파악하십시오.
책임 있는 AI 대시보드 구성에 사용할 구성 요소를 선택해야 합니다. 어떤 두 가지 구성 요소를 추가해야 할까요? 각 정답은 해결 과정의 일부를 나타냅니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
* 모델에서 바람직한 결과를 얻기 위해 무엇을 해야 하는지 결정하십시오.
* 여러분이 관심을 갖는 결과에 가장 직접적인 영향을 미치는 특징들을 파악하십시오.
책임 있는 AI 대시보드 구성에 사용할 구성 요소를 선택해야 합니다. 어떤 두 가지 구성 요소를 추가해야 할까요? 각 정답은 해결 과정의 일부를 나타냅니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
Correct Answer: C,D
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Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다.
학습 작업을 위해 Python SDK v2를 사용하여 컴퓨팅 클러스터를 생성하고 구성해야 합니다.
최소한의 속성만 지정하여 영구적인 Azure Machine Learning 컴퓨팅 리소스를 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 속성을 정의해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
학습 작업을 위해 Python SDK v2를 사용하여 컴퓨팅 클러스터를 생성하고 구성해야 합니다.
최소한의 속성만 지정하여 영구적인 Azure Machine Learning 컴퓨팅 리소스를 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 속성을 정의해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer: D,E
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