即刻のダウンロードの無料更新[Q107-Q129]が付いているDP-100検査の有効なダンプを試みなさい

この記事を評価する

即時のダウンロードの無料更新を用いるDP-100検査の有効なダンプを試みなさい

DP-100は、最初の試みの成功を保証します。

DP-100試験の準備には、技術的な知識と実務経験の組み合わせが必要です。受験者は、教師あり学習、教師なし学習、フィーチャーエンジニアリング、モデル評価などのデータサイエンスの概念に精通している必要があります。また、Azure Machine Learning、Azure Databricks、Azure Synapse AnalyticsなどのAzureサービスやツールの使用経験も必要です。DP-100試験の勉強は、データサイエンティストのキャリアアップとデータサイエンス分野における専門知識の証明に役立ちます。

DP-100試験対象者

DP-100試験の受験許可を得た受験者は、Azureデータサイエンティストを目指し、Azureをベースとしたデータサイエンスと機械学習のワークロードの両方で膨大な知識を形成している人たちです。

 

新しい質問 107
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。このシリーズの各問題には、指定された目標を満たす可能性のあるユニークな解答が含まれています。問題によっては複数の正解がある場合もありますが、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に答えた後は、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は表示されません。
ワークスペースにAzure Machine Learningサービスのデータストアを作成します。データストアには、以下のファイルが含まれます:
* /data/2018/Q1.csv
* /data/2018/Q2.csv
* /data/2018/Q3.csv
* /data/2018/Q4.csv
* /data/2019/Q1.csv
すべてのファイルは以下のフォーマットでデータを保存している:
id,f1,f2i
1,1.2,0
2,1,1,
1 3,2.1,0
次のコードを実行する:

training_dataという名前のデータセットを作成し、以下のコードを使って、すべてのファイルのデータを1つのデータフレームにロードする必要がある:

解決策次のコードを実行する:

その解決策は目標を達成しているか?

 
 

新しい質問 108
TSV ファイルのセットを含む Azure blob コンテナがあります。Azure blob コンテナは、Azure Machine Learning サービスワークスペースのデータストアとして登録されています。各 TSV ファイルは、同じデータスキーマを使用します。
すべてのTSVファイルのデータをまとめて集計し、Azure Machine Learning SDK for Pythonを使用して、集計したデータをAzure Machine Learningワークスペースのデータセットとして登録する予定です。
次のコードを実行する。

以下の各記述について、その記述が真であれば「はい」を選択する。そうでない場合は、「いいえ」を選択してください。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 109
Azure Machine Learningワークスペースと新しいAzure DevOps組織を作成します。ワークスペースにモデルを登録し、モデルをターゲット環境にデプロイします。
ワークスペースに登録されたモデルの新しいバージョンはすべて、ターゲット環境に自動的にデプロイされなければならない。
モデルをデプロイするために、Azure Pipelinesを設定する必要があります。
順番に実行すべき4つのアクションはどれでしょう?答えるには、アクションのリストから適切なアクションを解答エリアに移動し、正しい順番に並べます。

新しい質問 110
Azure Machine Learning Studioで時系列データセットを使用しています。
Split Dataモジュールを使って、データセットをトレーニングとテストのサブセットに分割する必要がある。
どの分割モードを使うべきか?

 
 
 
 

新しい質問 111
実験要件とデータセットに基づいて、Feature Based Feature Selectionモジュールを設定する必要があります。
モジュールのプロパティはどのように設定すればよいでしょうか?回答するには、回答エリアのダイアログボックスで適切なオプションを選択してください。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 112
あなたは、以下のように定義された6つのデータポイントを含むPython NumPy配列を評価しています:
データ = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn機械学習ライブラリのk-foldアルゴリズム移植を使用して、以下の出力を生成する必要があります:
train: [10 40 50 60], test:[20 30]
train: [20 30 40 60], test:[10 50]
train: [10 20 30 50], test:[40 60]
出力を生成するために交差検証を実施する必要がある。
どのようにコードセグメントを完成させますか?回答するには、回答エリアのダイアログボックスで適切なコードセグメントを選択してください。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 113
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。Azure Machine Learning studio のノーコード AutoML で分類モデルをトレーニングします。
モデルは、ある金融機関の顧客が定期預金を申し込むかどうかを予測しなければなりません。あなたは、2番目にスコアの高いアルゴリズムのモデルの予測に最も影響を与える特徴を特定しなければなりません。その特徴を特定する労力と時間を最小にしなければなりません。
本人確認を完了する必要がある。
順番に実行すべき3つのアクションはどれでしょう?答えるには、アクションのリストから適切なアクションを解答エリアに移動し、正しい順番に並べます。

新しい質問 114
テスト要件に従ってデータを分割する方法を特定する必要がある。
どのプロパティを選択する必要がありますか?回答するには、適切なオプションを選択します。注意してください:
正解は1点満点。

新しい質問 115
群衆センチメントローカルモデルの特徴エンジニアリング戦略を実施する必要があります。
どうするべきか?

 
 
 
 

新しい質問 116
Azure Machine Learningを使ってモデルをトレーニングし、登録する。
IT部門がAzure Machine Learningワークスペースに作成したservice-computeという名前の推論クラスタに、モデルをリアルタイムのWebサービスとして本番環境にデプロイする必要があります。
デプロイされた Web サービスを消費するクライアントアプリケーションは、Azure Active Directory サービスプリンシパルに基づいて認証される必要があります。
Azure Machine Learning SDKを使用してモデルをデプロイするスクリプトを記述する必要があります。必要なモジュールはインポートされています。
どのようにコードを完成させますか?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。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 117
Azure Machine Learning Python SDK v2 でハイパーパラメータチューニングを使用してモデルをトレーニングしています。以下のコードを実行して、ハイパーパラメータチューニング実験を構成します:

以下の各記述について、その記述が正しい場合は「はい」を選択しなさい。そうでない場合は、「いいえ」を選択する。
D:mudassar無題.jpg

新しい質問 118
あなたは犬猫を識別するためにディープラーニングモデルを交配している。25,000枚のカラー画像がある。
以下の条件を満たしていること:
* トレーニングエポック数を減らす。
* ニューラルネットワークのサイズを小さくする。
* ニューラルネットワークのオーバーフィッティングを減らす。
画像の修正値を選択する必要があります。
どの値を使うべきですか?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。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 119
あなたは機械学習モデルを作成している。ヌル行を含むデータセットがあります。
Azure Machine Learning StudioのClean Missing Dataモジュールを使用して、データセット内のヌルデータと欠損データを特定し、解決する必要があります。
どのパラメータを使うべきか?

 
 
 
 

新しい質問 120
機械学習モデルのトレーニングにAzure Machine Learningを使用しています。トレーニングスクリプトをリモートで実行するためのコンピュートターゲットが必要です。次の Python コードを実行します:

新しい質問 121
ある組織は、ラベル付けされた写真のセットを使用するマルチクラス画像分類ディープラーニングモデルを作成し、展開する。
ソフトウェアエンジニアリングチームは、夏の間、予測ウェブサービスの推論負荷が高いことを報告している。このモデルの本番ウェブサービスは、ウェブサービスが配備されているコンピュートクラスタがフル稼働しているにもかかわらず、需要を満たすことができない。
ダウンタイムを最小限に抑え、管理者の労力を最小限に抑えながら、画像分類ウェブサービスのパフォーマンスを向上させる必要があります。
ITオペレーション・チームには何をすべきか?

 
 
 
 

新しい質問 122
あるアルゴリズムのハイパーパラメータをチューニングしている。次の表は、異なるハイパーパラメータ、トレーニング誤差、検証誤差を持つデータセットを示しています。

ドロップダウンメニューを使用して、図に示された情報に基づいて、各設問の答えとなる選択肢を選択します。

新しい質問 123
Azure Container Instanceにモデルをデプロイする。
モデルAPIを呼び出すには、Azure Machine Learning SDKを使用する必要があります。
デプロイされたモデルを呼び出すには、ネイティブのSDKクラスとメソッドを使用する必要があります。
どのようにコマンドを完成させるべきか?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。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 124
モデルのトレーニング要件に従って、Permutation Feature Importance モジュールを設定する必要があります。
どのプロパティを選択す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。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 125
Permutation Feature Importance モジュールは、モデルのトレーニング要件に合わせて設定する必要があります。
あなたは何をすべきですか?回答するには、回答エリアのダイアログボックスで適切なオプションを選択してください。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 126
Python SDK v2を使用して、workspace1という名前のAzure Machine Learningワークスペースを管理します。
ワークスペース 1 で Azure Blot ストレージと Azure Fetes ストレージ用のデータストアを登録し、以下の要件を満たす必要があります。
* ストレージへのアクセスには、可能な限り Azure Active Directory (Azure AD) 認証を使用すること。
* Azure Files ストレージにアクセスする場合、workspace1 で設定された資格情報とシークレットは、指定された期間有効でなければなりません。
workspace1 の Azure Blob および azure files ストレージの登録に使用するセキュリティアクセスメソッドを設定する必要があります。
どのセキュリティ・アクセス方法を設定しますか?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。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 127
Azure Machine Learningワークスペースを作成します。Azure Machine Learning Python SDK v2を使用して、コンピュートクラスタを作成します。
計算クラスタはトレーニングスクリプトを実行しなければならない。トレーニングスクリプトの実行に関連するコストは最小限に抑える必要があります。
Pythonスクリプトを完成させて、コンピュートクラスタを作成する必要があります。
スクリプトはどのように完成させるべきですか?回答するには、回答エリアで適切な選択肢を選択してください。
注意:各選択肢の正誤は1点満点とする。

新しい質問 128
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。Azure Machine Learning studio のノーコード AutoML で分類モデルをトレーニングします。
このモデルは、ある金融機関の顧客が定期預金を申し込むかどうかを予測しなければならない。データセットが作成されたら、Azure Machine Learning studio でデータプロファイルをプレビューする必要があります。
モデルを訓練する必要がある。
順番に実行すべき4つのアクションはどれでしょう?答えるには、アクションのリストから適切なアクションを解答エリアに移動し、正しい順番に並べます。

新しい質問 129
Pythonスクリプトを含む2つのステップを持つpipeline1という名前のAzure Machine Learningパイプラインを作成します。
第1ステップで処理されたデータは第2ステップに渡される。
pipeline1のダウンストリームデータソースのコンテンツを更新し、パイプラインを再実行する必要があります。
解決策両方のステップの PythonScriptStep オブジェクトの allow_reuse パラメータを False に設定する。

 
 

100%の保証ダウンロードDP-100の検査のダンプスPDF Q&A: https://www.examslabs.com/Microsoft/Microsoft-Azure/best-DP-100-exam-dumps.html