Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) - DP-100日本語 FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS
特徴抽出方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
どの方法を使用する必要がありますか？
Correct Answer: A
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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、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、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表示されません。
Pythonスクリプトを使用して、Azure MachineLearningの実験を実行することを計画しています。スクリプトは、実験実行コンテキストへの参照を作成し、ファイルからデータをロードし、ラベル列の一意の値のセットを識別して、実験実行を完了します。
azureml.coreからインポート実行
パンダをpdとしてインポートする
run = Run.get_context（）
データ= pd.read_csv（ 'data.csv'）
label_vals = data ['label']。unique（）
＃ここに指標を記録するコードを追加
run.complete（）
実験では、後で確認できる実行のメトリックとして、データ内の一意のラベルを記録する必要があります。
コメントで示されたポイントで実行メトリックとして一意のラベル値を記録するには、スクリプトにコードを追加する必要があります。
解決策：コメントを次のコードに置き換えます。
label_valsのlabel_valの場合：
run.log（ 'ラベル値'、label_val）
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した後は、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表示されません。
Pythonスクリプトを使用して、Azure MachineLearningの実験を実行することを計画しています。スクリプトは、実験実行コンテキストへの参照を作成し、ファイルからデータをロードし、ラベル列の一意の値のセットを識別して、実験実行を完了します。
azureml.coreからインポート実行
パンダをpdとしてインポートする
run = Run.get_context（）
データ= pd.read_csv（ 'data.csv'）
label_vals = data ['label']。unique（）
＃ここに指標を記録するコードを追加
run.complete（）
実験では、後で確認できる実行のメトリックとして、データ内の一意のラベルを記録する必要があります。
コメントで示されたポイントで実行メトリックとして一意のラベル値を記録するには、スクリプトにコードを追加する必要があります。
解決策：コメントを次のコードに置き換えます。
label_valsのlabel_valの場合：
run.log（ 'ラベル値'、label_val）
ソリューションは目標を達成していますか？
Correct Answer: A
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統計分布の非対称性を分析しています。
次の画像には、2 つのデータセットの確率分布を示す 2 つの密度曲線が含まれています。
ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表示された情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
次の画像には、2 つのデータセットの確率分布を示す 2 つの密度曲線が含まれています。
ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表示された情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: Positive skew
Positive skew values means the distribution is skewed to the right.
Box 2: Negative skew
Negative skewness values mean the distribution is skewed to the left.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/compute-elementary- statistics
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。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要があります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：欠落しているデータポイントを含む列全体を削除します。
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。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要があります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：欠落しているデータポイントを含む列全体を削除します。
ソリューションは目標を達成していますか？
Correct Answer: B
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Azure Machine Learning Studio で分類タスクを実行しています。
提供されたデータ セットに基づいて、バランスの取れたテスト サンプルとトレーニング サンプルを準備する必要があります。
データを 0.75:0.25 の比率で分割する必要があります。
各パラメータにはどの値を使用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。
提供されたデータ セットに基づいて、バランスの取れたテスト サンプルとトレーニング サンプルを準備する必要があります。
データを 0.75:0.25 の比率で分割する必要があります。
各パラメータにはどの値を使用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。
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: Split rows
Use the Split Rows option if you just want to divide the data into two parts. You can specify the percentage of data to put in each split, but by default, the data is divided 50-50.
You can also randomize the selection of rows in each group, and use stratified sampling. In stratified sampling, you must select a single column of data for which you want values to be apportioned equally among the two result datasets.
Box 2: 0.75
If you specify a number as a percentage, or if you use a string that contains the " % " character, the value is interpreted as a percentage. All percentage values must be within the range (0, 100), not including the values
0 and 100.
Box 3: Yes
To ensure splits are balanced.
Box 4: No
If you use the option for a stratified split, the output datasets can be further divided by subgroups, by selecting a strata column.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/split-data
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。
次の要件を満たすには、Azure Blot ストレージと Azure Fetes ストレージのワークスペース 1 にデータストアを登録する必要があります。
* 可能な場合は、ストレージへのアクセスに Azure Active Directory (Azure AD) 認証を使用する必要があります。
* Azure Files ストレージにアクセスする場合、workspace1 に保存されている資格情報とシークレットは、指定された期間有効である必要があります。
Azure Blob および Azure ファイル ストレージをワークスペース 1 に登録するために使用するセキュリティ アクセス方法を構成する必要があります。
どのセキュリティ アクセス メソッドを構成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。
次の要件を満たすには、Azure Blot ストレージと Azure Fetes ストレージのワークスペース 1 にデータストアを登録する必要があります。
* 可能な場合は、ストレージへのアクセスに Azure Active Directory (Azure AD) 認証を使用する必要があります。
* Azure Files ストレージにアクセスする場合、workspace1 に保存されている資格情報とシークレットは、指定された期間有効である必要があります。
Azure Blob および Azure ファイル ストレージをワークスペース 1 に登録するために使用するセキュリティ アクセス方法を構成する必要があります。
どのセキュリティ アクセス メソッドを構成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。
Correct Answer:
Explanation:
Azure Machine Learning ワークスペースがあります。
次のコードがあります:
Azure Machine Learning Python SDK v2 を使用して、サーバーレス コンピューティングを利用してモデルをトレーニングする予定です。
サーバーレス コンピューティングでは、特定の仮想マシン タイプの指定された数のノードを使用する必要があります。
計画に従ってトレーニング ジョブを実行するには、コードを変更する必要があります。
コマンド オブジェクトをどのように変更すればよいですか。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 ポイントが付与されます。
次のコードがあります:
Azure Machine Learning Python SDK v2 を使用して、サーバーレス コンピューティングを利用してモデルをトレーニングする予定です。
サーバーレス コンピューティングでは、特定の仮想マシン タイプの指定された数のノードを使用する必要があります。
計画に従ってトレーニング ジョブを実行するには、コードを変更する必要があります。
コマンド オブジェクトをどのように変更すればよいですか。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 ポイントが付与されます。
Correct Answer:
Explanation:
Azure Machine Learning デザイナーを使用して、Python スクリプト実行コンポーネントとカスタム コードでデータセットを変換しています。
Execute Python Script コンポーネントのメソッド シグネチャと戻り値の型を定義する必要があります。
何を定義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。
Execute Python Script コンポーネントのメソッド シグネチャと戻り値の型を定義する必要があります。
何を定義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。
Correct Answer:
Explanation:
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？
Correct Answer: D
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