试用DP-100考试有效试卷，即时下载，免费更新 [Q107-Q129]

新问题 107
注意：本问题是一系列问题中的一部分，这些问题提出了相同的情景。该系列中的每道题都包含一个可能达到既定目标的独特解决方案。某些题组可能有不止一个正确的解决方案，而其他题组可能没有正确的解决方案。
回答本部分的问题后，您将无法返回该问题。因此，这些问题将不会出现在审核屏幕中。
在工作区中创建 Azure 机器学习服务数据存储。数据存储包含以下文件：
* /data/2018/Q1.csv
* /data/2018/Q2.csv
* /data/2018/Q3.csv
* /data/2018/Q4.csv
* /data/2019/Q1.csv
所有文件都以以下格式存储数据：
id、f1、f2i
1,1.2,0
2,1,1,
1 3,2.1,0
运行以下代码

您需要创建一个名为 training_data 的数据集，并使用以下代码将所有文件中的数据加载到一个数据帧中：

解决方案：运行以下代码

解决方案是否达到了目标？

新问题 108
您有一个 Azure blob 容器，其中包含一组 TSV 文件。Azure blob 容器已注册为 Azure 机器学习服务工作区的数据存储。每个 TSV 文件使用相同的数据模式。
您计划将所有 TSV 文件的数据聚合在一起，然后使用 Azure Machine Learning SDK for Python 将聚合数据注册为 Azure 机器学习工作区中的数据集。
运行以下代码

对于下列每项陈述，如果为真，请选择 "是"。否则，选择 "否"。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 109
创建 Azure 机器学习工作区和新的 Azure DevOps 组织。在工作区中注册模型，并将模型部署到目标环境。
工作区中注册的所有模型新版本都必须自动部署到目标环境中。
您需要配置 Azure 管道来部署模型。
您应该依次执行哪四个操作？要回答问题，请将适当的操作从操作列表移到答案区域，并按正确顺序排列。

新问题 110
您正在使用 Azure Machine Learning Studio 中的时间序列数据集。
您需要使用 "拆分数据 "模块将数据集拆分成训练子集和测试子集。
您应该使用哪种分割模式？

新问题 111
您需要根据实验要求和数据集配置基于特征的特征选择模块。
应如何配置模块属性？请在答案区域的对话框中选择相应的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 112
您正在评估一个 Python NumPy 数组，该数组包含定义如下的六个数据点：
数据 = [10、20、30、40、50、60]
您必须使用 Python Scikit-learn 机器学习库中的 k-fold 算法生成以下输出：
train: [10 40 50 60], test：[20 30]
train: [20 30 40 60], test：[10 50]
train: [10 20 30 50], test：[40 60]
您需要执行交叉验证来生成输出结果。
如何填写代码段？要回答问题，请在答案区域的对话框中选择相应的代码段。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 113
您创建了 Azure 机器学习工作区。您正在 Azure Machine Learning studio 中使用无代码 AutoML 训练分类模型。
模型必须预测一家金融机构的客户是否会认购定期存款。您必须找出对得分第二高的算法的模型预测影响最大的特征。您必须尽量减少识别该特征所需的精力和时间。
您需要完成身份验证。
您应该依次执行哪三个操作？要回答问题，请将适当的操作从操作列表移到答案区域，并按正确顺序排列。

新问题 114
您需要根据测试要求确定划分数据的方法。
你应该选择哪些属性？要回答，请在答案区域选择相应的选项-。注意：
每选对一项得一分。

新问题 115
您需要为人群情感本地模型实施特征工程策略。
你该怎么办？

新问题 116
您可以使用 Azure 机器学习来训练和注册模型。
您必须将模型作为实时网络服务部署到 IT 部门在 Azure 机器学习工作区中创建的名为 service-compute 的推理集群中。
使用已部署网络服务的客户端应用程序必须根据其 Azure Active Directory 服务委托人进行身份验证。
您需要编写一个脚本，使用 Azure 机器学习 SDK 部署模型。必要的模块已经导入。
如何填写代码？请在答案区域选择相应的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 117
您正在使用 Azure 机器学习 Python SDK v2 中的超参数调整来训练模型。您可以通过运行以下代码来配置超参数调整实验：

对于下列每项陈述，如果为真，请选择 "是"。否则，请选择 "否"。 注意：选择正确的选项可获得一次涂画机会。
D:mudassarUntitled.jpg

新问题118
你和我在弧形交配一个深度学习模型来识别猫和狗。您有 25000 张彩色图像。
您必须满足以下要求：
* 减少训练历元的数量。
* 缩小神经网络的规模。
* 减少神经网络的过度拟合。
您需要选择图像修改值。
您应该使用哪个值？要回答问题，请在答案区域选择相应的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 119
您正在创建一个机器学习模型。您有一个包含空行的数据集。
您需要使用 Azure Machine Learning Studio 中的 "清理缺失数据 "模块来识别和解决数据集中的空数据和缺失数据。
您应该使用哪个参数？

新问题 120
您正在使用 Azure 机器学习训练机器学习模型。您需要一个计算目标来远程运行训练脚本。您需要运行以下 Python 代码：

新问题 121
某组织创建并部署了一个多类图像分类深度学习模型，该模型使用一组标注的照片。
软件工程团队报告说，夏季预测网络服务的推理负荷很重。尽管部署了网络服务的计算集群已得到充分利用，但该模型的生产网络服务仍无法满足需求。
您需要提高图像分类网络服务的性能，同时尽量减少停机时间和管理工作。
您应该建议 IT 运营团队做些什么？

新问题 122
您正在调整一种算法的超参数。下表显示了具有不同超参数、训练误差和验证误差的数据集。

请使用下拉菜单，根据图表中的信息选择能回答每个问题的答案选项。

新问题 123
您在 Azure 容器实例中部署了一个模型。
您必须使用 Azure 机器学习 SDK 来调用模型 API。
您需要使用本地 SDK 类和方法调用已部署的模型。
应如何完成命令？要回答问题，请在答案区域选择适当的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 124
您需要根据模型训练要求设置 "排列特征重要性 "模块。
您应该选择哪些属性？要回答问题，请在答案区域选择相应的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 125
您需要根据模型训练要求配置排列特征重要性模块。
您应该怎么做？要回答问题，请在答案区域的对话框中选择相应的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 126
您使用 Python SDK v2 管理名为 workspace1 的 Azure 机器学习工作区。
必须在工作区 1 中为 Azure Blot 存储和 Azure Fetes 存储注册数据存储，以满足以下要求。
* 访问存储时必须尽可能使用 Azure Active Directory (Azure AD) 身份验证。
* 访问 Azure 文件存储时，工作区 1 中的凭据和秘密必须在指定的时间段内有效。
您需要配置用于在工作区 1 中注册 Azure Blob 和 azure 文件存储的安全访问方法。
您应该配置哪种安全访问方法？要回答问题，请在答案区域选择适当的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 127
创建 Azure 机器学习工作区。使用 Azure 机器学习 Python SDK v2 创建计算集群。
计算集群必须运行一个训练脚本。与运行训练脚本相关的成本必须降至最低。
您需要完成 Python 脚本以创建计算集群。
应如何完成脚本？要回答问题，请在答案区域选择适当的选项。
注意：每个正确选项得一分。

新问题 128
您创建了 Azure 机器学习工作区。您正在 Azure Machine Learning studio 中使用无代码 AutoML 训练分类模型。
该模型必须预测一家金融机构的客户是否会认购定期存款。数据集创建后，必须在 Azure Machine Learning studio 中预览数据配置文件。
你需要训练模型。
您应该依次执行哪四个操作？要回答问题，请将适当的操作从操作列表移到答案区域，并按正确顺序排列。

新问题 129
您创建了一个名为 pipeline1 的 Azure 机器学习管道，其中包含两个包含 Python 脚本的步骤。
第一步处理过的数据将传递给第二步。
您必须更新管道 1 下游数据源的内容，然后再次运行管道。
解决方案：将这两个步骤的 PythonScriptStep 对象的 allow_reuse 参数设置为 "假" 解决方案达到目标了吗？