이 페이지는 시험 연구소 브레인덤프 [ http://blog.examslabs.com ]에서 내보낸 페이지입니다. 내보내기 날짜:Sat Jan 4 4:44:23 2025 / +0000 GMT ___________________________________________________ Title: 즉시 다운로드 가능한 무료 업데이트로 DP-100시험 유효 덤프 [Q107-Q129]를 시험해보십시오. --------------------------------------------------- 즉시 다운로드 가능한 무료 업데이트로 DP-100시험의 유효한 덤프를 시도해 보세요. DP-100덤프를 처음 시도하는 경우 성공 보장 DP-100시험을 준비하려면 기술 지식과 실무 경험의 조합이 필요합니다. 응시자는 감독 및 비지도 학습, 기능 엔지니어링 및 모델 평가와 같은 데이터 과학 개념에 익숙해야 합니다. 또한 Azure 머신 러닝, Azure 데이터브릭, Azure 시냅스 분석과 같은 Azure 서비스 및 도구로 작업한 경험이 있어야 합니다. DP-100 시험을 공부하면 데이터 과학자가 경력을 발전시키고 데이터 과학 분야에서 전문성을 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다. DP-100 시험 대상 DP-100 시험에 응시할 수 있는 자격이 있는 응시자는 Azure 데이터 과학자가 되고자 하는 사람으로서 Azure를 기반으로 데이터 과학 및 기계 학습 워크로드에 대한 방대한 지식을 형성한 사람입니다. 새 문제 107 참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 일부입니다. 시리즈의 각 문제에는 명시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상 있을 수 있고, 정답이 없는 문제도 있습니다.이 섹션의 문제에 답한 후에는 해당 문제로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이러한 질문은 검토 화면에 표시되지 않습니다.작업 영역에서 Azure 머신 러닝 서비스 데이터 저장소를 만듭니다. 데이터 저장소에는 다음 파일이 포함됩니다.* /data/2018/Q1.csv* /data/2018/Q2.csv* /data/2018/Q3.csv* /data/2018/Q4.csv* /data/2019/Q1.csv모든 파일은 id,f1,f2i1,1.2,02,1,1,1 3,2.1,0 다음 코드를 실행합니다:훈련_데이터라는 데이터 집합을 만들고 다음 코드를 사용하여 모든 파일의 데이터를 단일 데이터 프레임으로 로드해야 합니다: 다음 코드를 실행합니다:솔루션이 목표를 충족하나요? 예 아니요 설명두 개의 파일 경로를 사용하세요.데이터가 정리되지 않았으므로 Dataset.File.from_files 대신 Dataset.Tabular_from_delimeted를 사용하세요.참조:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-register-datasetsNEW 질문 108TSV 파일 집합이 들어 있는 Azure 블롭 컨테이너가 있습니다. Azure 블롭 컨테이너는 Azure 머신 러닝 서비스 작업 공간의 데이터 저장소로 등록되어 있습니다. 각 TSV 파일은 동일한 데이터 스키마를 사용하며, 모든 TSV 파일의 데이터를 함께 집계한 다음 Python용 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 집계된 데이터를 Azure Machine Learning 작업 영역에 데이터 집합으로 등록하려고 합니다.다음 코드를 실행합니다.다음 문 각각에 대해 문이 참이면 예를 선택합니다. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다. 참조:https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.data.tabulardatasetNEW 질문 109Azure 기계 학습 작업 영역과 새 Azure DevOps 조직을 만듭니다. 작업 공간에 모델을 등록하고 대상 환경에 모델을 배포합니다.작업 공간에 등록된 모든 새 버전의 모델은 대상 환경에 자동으로 배포되어야 합니다.모델을 배포하려면 Azure 파이프라인을 구성해야 합니다.다음 중 어떤 네 가지 작업을 순서대로 수행해야 하나요? 답하려면 작업 목록에서 적절한 작업을 답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요. 설명그래픽 사용자 인터페이스, 텍스트, 애플리케이션, 이메일 설명 자동 생성1단계: Azure DevOps 프로젝트 만들기2단계: 릴리스 파이프라인 만들기Azure DevOps 조직에 로그인하고 프로젝트로 이동하여 파이프라인으로 이동한 다음 새 파이프라인을 선택합니다.3단계: Azure 파이프라인용 기계 학습 확장 설치Azure CLI 및 ML 확장 설치 및 구성해야 합니다.4단계: 서비스 연결 만들기서비스 연결 설정 방법그래픽 사용자 인터페이스, 텍스트, 애플리케이션, 이메일 설명 자동 생성범위 수준에 대해 AzureML작업 영역을 선택한 다음 다음 후속 매개 변수를 입력합니다.그래픽 사용자 인터페이스, 텍스트, 애플리케이션 설명 자동 생성 참고: 릴리스 파이프라인에서 모델 트리거를 사용 설정하는 방법 릴리스 파이프라인으로 이동하여 새 아티팩트를 추가하세요. AzureML 모델 아티팩트를 클릭한 다음 적절한 AzureML 서비스 연결을 선택하고 작업 영역에서 사용 가능한 모델 중에서 선택합니다.여기에 표시된 대로 모델 아티팩트에서 배포 트리거를 사용하도록 설정합니다. 해당 모델의 새 버전이 등록될 때마다 릴리스 파이프라인이 트리거됩니다.참조:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-air-aiagility.vss-services-azuremlhttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/devops/pipelines/targets/azure-machine-learningNEW 질문 110Azure Machine Learning Studio에 시계열 데이터 집합이 있는데 데이터 분할 모듈을 사용하여 데이터 집합을 학습 및 테스트 하위 집합으로 분할해야 하는데 어떤 분할 모드를 사용해야 하나요? 정규식 분할 무작위 분할 매개 변수를 true로 설정한 행 분할 상대 표현식 분할 추천 분할 행 분할: 데이터를 두 부분으로 나누려는 경우 이 옵션을 사용합니다. 각 분할에 넣을 데이터의 비율을 지정할 수 있지만 기본적으로 데이터는 50대 50으로 분할됩니다.참조: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/split-dataNEW 질문 111실험 요구 사항 및 데이터 세트에 따라 특징 기반 특징 선택 모듈을 구성해야 하는데 모듈 속성을 어떻게 구성해야 하나요? 답하려면 답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다. 설명상자 1: 상호 정보상호 정보 점수는 차원이 많은 데이터 집합에서 공동 분포와 대상 변수 간의 상호 정보를 최대화하므로 특징 선택에 특히 유용합니다.상자 2: MedianValueMedianValue는 특징 열이며, , 데이터 집합의 예측자입니다.시나리오: MedianValue 및 AvgRoomsinHouse 열은 모두 숫자 형식의 데이터를 보유합니다. 두 열 간의 관계를 더 자세히 분석하려면 특징 선택 알고리즘을 선택해야 합니다.참조:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/filter-based-feature-selectionNEW 질문 112다음과 같이 정의된 6개의 데이터 요소가 포함된 Python NumPy 배열을 평가하고 있습니다.data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]Python Scikit-learn 기계 학습 라이브러리에서 k-fold 알고리즘 이식을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다:train: [10 40 50 60], test: [20 30]train: [20 30 40 60], test: [10 50]train: [10 20 30 50], test: [40 60]출력을 생성하려면 교차 유효성 검사를 구현해야 합니다.코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 하나요? 답 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.참고: 각 정답은 1점씩 가치가 있습니다. 참조:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.htmlNEW 질문 113Azure 기계 학습 작업 영역을 만듭니다. 이 모델은 금융 기관의 고객이 정기 예금에 가입할지 여부를 예측해야 하며, Azure Machine Learning Studio에서 코드 없는 AutoML을 사용하여 분류 모델을 학습하고 있습니다. 두 번째로 높은 점수를 받은 알고리즘을 위해 모델의 예측에 가장 큰 영향을 미치는 기능을 식별해야 합니다. 특징을 식별하는 데 드는 노력과 시간을 최소화해야 합니다.식별을 완료해야 합니다.다음 중 어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 답하려면 작업 목록에서 적절한 작업을 답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요. 1 - 목록에서 두 번째 알고리즘을 선택합니다.2 - 모델 설명 옵션을 선택합니다.3 - 집계 기능 중요도 차트를 표시합니다.새로운 문제 114테스트 요구 사항에 따라 데이터를 분할하는 방법을 식별해야 합니다.어떤 속성을 선택해야 합니까? 답하려면 답 영역에서 적절한 옵션-, m을 선택하십시오. 참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다. 새 문제 115군중 감정 지역 모델에 대한 기능 엔지니어링 전략을 구현해야 하는데, 어떻게 해야 합니까? 피어슨 상관 계수를 적용합니다. 분산 분석(ANOVA)을 적용합니다. 선형 판별 분석을 적용합니다. 스피어만 상관 계수를 적용합니다. 새로운 질문 116Azure Machine Learning을 사용하여 모델을 학습하고 등록하고, 모델을 실시간 웹 서비스로서 IT 부서에서 Azure Machine Learning 작업 영역에 만든 서비스 컴퓨팅이라는 추론 클러스터에 프로덕션에 배포해야 하며, 배포된 웹 서비스를 사용하는 클라이언트 애플리케이션은 해당 Azure Active Directory 서비스 주체를 기반으로 인증되어야 하며, Azure Machine Learning SDK를 사용하여 모델을 배포하는 스크립트를 작성해야 합니다. 필요한 모듈을 가져왔는데 코드를 어떻게 완성해야 하나요? 답하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다. 참조:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-kubernetes-servicehttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/dev-tools/api/latest/aad/service-prin-aad-tokenNEW 질문 117모델을 학습하기 위해 Azure Machine Learning Python SDK v2에서 하이퍼파라미터 조정을 사용하고 있습니다. 다음 코드를 실행하여 하이퍼파라미터 튜닝 실험을 구성합니다. 다음 각 문에 대해 문이 참이면 예를 선택합니다. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다. 참고: Fach 올바른 선택은 하나의 페인트 가치가 있습니다.D:mudassarUntitled.jpg 새 문제 118당신은 고양이와 개를 식별하기 위해 딥 러닝 모델을 짝짓기하고 있습니다. 25,000개의 컬러 이미지가 있고, 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.* 훈련 에포크 수 줄이기.* 신경망 크기 줄이기.* 신경망의 과적합 줄이기.이미지 수정 값을 선택해야 합니다.어떤 값을 사용해야 하나요? 답하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.참고: 각 정답은 1점씩 가치가 있습니다. 새로운 문제 119기계 학습 모델을 만들고 있습니다. null 행이 포함된 데이터 집합이 있는데, 데이터 집합의 null 및 누락된 데이터를 식별하고 해결하려면 Azure Machine Learning Studio의 누락된 데이터 정리 모듈을 사용해야 하는데, 어떤 매개 변수를 사용해야 하나요? 평균으로 바꾸기 전체 열 제거 전체 행 제거 핫 데크 전체 행을 제거합니다: 데이터 집합에서 하나 이상의 누락된 값이 있는 모든 행을 완전히 제거합니다. 누락된 값이 무작위로 누락된 것으로 간주할 수 있는 경우에 유용합니다.참조:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-dataNEW 질문 120머신 러닝 모델을 학습하기 위해 Azure Machine Learning을 사용하고 있습니다. 학습 스크립트를 원격으로 실행할 컴퓨팅 대상이 필요합니다. 다음 Python 코드를 실행합니다: 참조:https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.compute.amlcompute.amlcomputeprovisioningconfigurationhttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-attach-compute-studioNEW 질문 121한 조직에서 레이블이 지정된 사진 집합을 사용하는 다중 클래스 이미지 분류 딥 러닝 모델을 만들고 배포하고 있는데, 소프트웨어 엔지니어링 팀에서 여름 동안 예측 웹 서비스에 대한 추론 부하가 많다고 보고했습니다. 웹 서비스가 배포된 컴퓨팅 클러스터가 완전히 활용되고 있음에도 불구하고 모델의 프로덕션 웹 서비스가 수요를 충족하지 못합니다.가동 중단 시간을 최소화하고 관리 노력을 최소화하면서 이미지 분류 웹 서비스의 성능을 개선해야 합니다.IT 운영 팀에 어떻게 조언해야 할까요? 웹 서비스가 배포되는 컴퓨팅 클러스터의 최소 노드 수를 늘리세요. 노드에 더 큰 VM 크기를 사용하여 새 컴퓨팅 클러스터를 만들고, 해당 클러스터에 웹 서비스를 다시 배포하고, 서비스 엔드포인트에 대한 DNS 등록을 새 클러스터를 가리키도록 업데이트합니다. 웹 서비스가 배포된 컴퓨팅 클러스터에서 노드의 VM 크기를 늘립니다. 웹 서비스가 배포된 컴퓨팅 클러스터의 노드 수를 늘립니다. 새로운 질문 122알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정하고 있습니다. 다음 표에는 다양한 하이퍼파라미터, 학습 오류 및 유효성 검사 오류가 있는 데이터 세트가 나와 있습니다. 드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답안을 선택하십시오. 설명:상자 1: 4훈련 및 유효성 검사 오류가 더 낮고 가장 일치하는 것을 선택합니다.상자 2: 5분산(유효성 검사 오류와 훈련 오류의 차이)을 최소화합니다.참조:https://medium.com/comet-ml/organizing-machine-learning-projects-project-management-guidelines-2d2b85651bbdNEW 질문 123Azure 컨테이너 인스턴스에 모델을 배포합니다.Azure Machine Learning SDK를 사용하여 모델 API를 호출해야 합니다.기본 SDK 클래스 및 방법을 사용하여 배포된 모델을 호출합니다.명령을 어떻게 완료해야 하나요? 답하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.참고: 각 정답은 1점의 가치가 있습니다. 설명:상자 1: from azureml.core.webservice import Webservice다음 코드는 SDK를 사용하여 웹 서비스의 모델, 환경 및 항목 스크립트를 Azure 컨테이너 인스턴스로 업데이트하는 방법을 보여줍니다.from azureml.core import Environmentfrom azureml.core.webservice import Webservicefrom azureml.core.model import Model, InferenceConfigBox 2: predictions = service.run(input_json)예제입니다: 다음 코드는 서비스로 데이터 전송을 보여 줍니다.import jsontest_sample = json.dumps({'data': [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]]})test_sample = bytes(test_sample, encoding='utf8′)prediction = service.run(input_data=test_sample)print(prediction)참조:https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-container-instancehttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-troubleshoot-deploymentNEW 질문 124모델 학습 요구 사항에 따라 순열 기능 중요도 모듈을 설정해야 하는데, 어떤 속성을 선택해야 하나요? 답하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다. 설명 상자 1: 정확도 시나리오: 모델 학습 프로세스에서 하이퍼파라미터를 구성하여 하이퍼파라미터를 사용하여 학습 단계의 속도를 높이려고 합니다. 또한 이 구성은 각 평가 간격에서 가장 성능이 낮은 실행을 취소하여 성공 가능성이 높은 모델에 노력과 리소스를 집중해야 합니다.상자 2: R-Squared새 질문 125모델 학습 요구 사항에 대해 순열 기능 중요도 모듈을 구성해야 하는데 어떻게 해야 합니까? 답은 답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다. 참조:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/permutation-feature-importanceNEW 질문 126Python SDK v2를 사용하여 작업 공간 1이라는 Azure 머신 러닝 작업 공간을 관리하고 있으며, 다음 요구 사항을 충족하려면 작업 공간 1에 데이터 저장소를 Azure Blot 스토리지 및 Azure Fetes 스토리지에 등록해야 합니다.* 가능한 경우 스토리지에 액세스하는 데 Azure AD(Azure Active Directory) 인증을 사용해야 함.* 작업 공간1에 저장된 자격 증명 및 암호는 Azure Files 스토리지에 액세스할 때 지정된 기간 동안 유효해야 함.작업 공간1에 Azure Blob 및 Azure Files 스토리지를 등록하는 데 사용되는 보안 액세스 방법을 구성해야 함.어떤 보안 액세스 방법을 구성해야 하나요? 답하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.참고: 각 정답은 1점씩 가치가 있습니다. 새 문제 127Azure 머신 러닝 작업 영역을 만듭니다. Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 컴퓨팅 클러스터를 만들고, 컴퓨팅 클러스터는 교육 스크립트를 실행해야 합니다. 트레이닝 스크립트 실행과 관련된 비용을 최소화해야 하며, 컴퓨팅 클러스터를 만들려면 Python 스크립트를 완료해야 하는데, 스크립트를 어떻게 완료해야 하나요? 답하려면 답