最新的Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) - DP-100日本語免費考試真題
Azure Machine Learning Service を使用して、ニューラル ネットワーク分類モデルのハイパーパラメータ探索を自動化しています。
次の要件に従ってランダム サンプリングを使用してハイパーパラメータを自動的に調整するには、ハイパーパラメータ空間を定義する必要があります。
学習率は、平均値 10、標準偏差 3 の正規分布から選択する必要があります。
バッチ サイズは 16、32、64 にする必要があります。
保持確率は、0.05 ～ 0.1 の範囲の均一分布から選択された値である必要があります。
Azure Machine Learning Service には、Python API の param_sampling メソッドを使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完了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。
次の要件に従ってランダム サンプリングを使用してハイパーパラメータを自動的に調整するには、ハイパーパラメータ空間を定義する必要があります。
学習率は、平均値 10、標準偏差 3 の正規分布から選択する必要があります。
バッチ サイズは 16、32、64 にする必要があります。
保持確率は、0.05 ～ 0.1 の範囲の均一分布から選択された値である必要があります。
Azure Machine Learning Service には、Python API の param_sampling メソッドを使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完了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。
正確答案:
Explanation:
In random sampling, hyperparameter values are randomly selected from the defined search space. Random sampling allows the search space to include both discrete and continuous hyperparameters.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import RandomParameterSampling
param_sampling = RandomParameterSampling( {
" learning_rate " : normal(10, 3),
" keep_probability " : uniform(0.05, 0.1),
" batch_size " : choice(16, 32, 64)
}
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters
Azure Machine Learning ワークスペースがあり、ローカルコンピューターで実験を実行しています。
Azure Machine Learning Python SDK v2 で MLflow Tracking を使用して、ローカル実験実行からのメトリックと成果物をワークスペースに保存できることを確認する必要があります。
どの順序でアクションを実行すればよいですか? 回答するには、すべての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。
Azure Machine Learning Python SDK v2 で MLflow Tracking を使用して、ローカル実験実行からのメトリックと成果物をワークスペースに保存できることを確認する必要があります。
どの順序でアクションを実行すればよいですか? 回答するには、すべての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。
正確答案:
Explanation:
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。
あなたはAzure Machine Learning Studioを使用しているデータサイエンティストです。
ターゲット列を予測するには、値を正規化して出力列をビンに生成する必要があります。
解決策：ビニングモードをカスタムの開始および停止モードで等幅に適用します。
ソリューションは目標を達成していますか？
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。
あなたはAzure Machine Learning Studioを使用しているデータサイエンティストです。
ターゲット列を予測するには、値を正規化して出力列をビンに生成する必要があります。
解決策：ビニングモードをカスタムの開始および停止モードで等幅に適用します。
ソリューションは目標を達成していますか？
正確答案: A
說明：（僅 Fast2test 成員可見）
Azure Machine Learning Designerを使用して、回帰モデルのトレーニングパイプラインを作成します。
入力データ値のデータセットに対して非同期で予測を生成するエンドポイントとして、展開するパイプラインを準備する必要があります。
あなたは何をするべきか？
入力データ値のデータセットに対して非同期で予測を生成するエンドポイントとして、展開するパイプラインを準備する必要があります。
あなたは何をするべきか？
正確答案: C
說明：（僅 Fast2test 成員可見）
Aunt Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングします。
精度値をログに記録するには、Python の次のトレーニング スクリプトを使用します。
スイープ ジョブを定義するには、Python スクリプトを使用する必要があります。
ハイパーパラメータチューニングで最適化したい主要なメトリックと目標を指定する必要があります。
Python スクリプトをどのように完成させる必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
精度値をログに記録するには、Python の次のトレーニング スクリプトを使用します。
スイープ ジョブを定義するには、Python スクリプトを使用する必要があります。
ハイパーパラメータチューニングで最適化したい主要なメトリックと目標を指定する必要があります。
Python スクリプトをどのように完成させる必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
正確答案:
Explanation:
ワークスペース内のデータや実験を操作するには、Azure Machine Learning SDK を使用する必要があります。
Python 環境からワークスペースに接続するには、config.json ファイルを構成する必要があります。
ワークスペースに接続するために、config.json ファイルに追加する必要がある 2 つのパラメータはどれですか。
それぞれの正解は解決策の一部を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
正確答案: C,D
說明：（僅 Fast2test 成員可見）
Azure Machine Learning ワークスペースを使用します。
トレーニング済みのモデルを Web サービスとしてデプロイする必要があります。ユーザーは Azure Active Directory を使用して認証する必要があります。
何をすべきでしょうか?
トレーニング済みのモデルを Web サービスとしてデプロイする必要があります。ユーザーは Azure Active Directory を使用して認証する必要があります。
何をすべきでしょうか?
正確答案: C
說明：（僅 Fast2test 成員可見）
computet という名前のコンピューティング インスタンスを使用して、workspace 1 という名前の Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。
computet1からkernel 1というカーネルを削除する必要があります。ワークスペース1からnoaターミナルウィンドウを使用してcompute 1に接続します。
カーネル 1 を削除するには、ターミナル ウィンドウにコマンドを入力する必要があります。
どのコマンドを使用すればよいですか? 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 ポイントが加算されます。
computet1からkernel 1というカーネルを削除する必要があります。ワークスペース1からnoaターミナルウィンドウを使用してcompute 1に接続します。
カーネル 1 を削除するには、ターミナル ウィンドウにコマンドを入力する必要があります。
どのコマンドを使用すればよいですか? 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 ポイントが加算されます。
正確答案:
Explanation:
