Microsoft DP-100 Korean Actual Free Exam Questions & Community Discussion
은행에서 신용카드 사기 가능성이 있는 사례를 식별하는 분류 모델을 개발하고 있습니다. 자동화된 머신 러닝을 사용하여 Azure Machine Learning에서 모델을 구축할 계획입니다.
사용 중인 학습 데이터셋이 매우 불균형합니다.
분류 모델을 평가해야 합니다.
어떤 주요 지표를 사용해야 할까요?
사용 중인 학습 데이터셋이 매우 불균형합니다.
분류 모델을 평가해야 합니다.
어떤 주요 지표를 사용해야 할까요?
Correct Answer: B
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참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Learning 학습 스튜디오에서 새 실험을 만들고 있습니다.
훈련 데이터셋에서 한 클래스의 관측치 수가 다른 클래스에 비해 훨씬 적습니다. 클래스 불균형을 보완하기 위해 적절한 데이터 샘플링 전략을 선택해야 합니다.
해결 방법: 합성 소수 클래스 과표본 추출 기법(SMOTE) 샘플링 모드를 사용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
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Azure Learning 학습 스튜디오에서 새 실험을 만들고 있습니다.
훈련 데이터셋에서 한 클래스의 관측치 수가 다른 클래스에 비해 훨씬 적습니다. 클래스 불균형을 보완하기 위해 적절한 데이터 샘플링 전략을 선택해야 합니다.
해결 방법: 합성 소수 클래스 과표본 추출 기법(SMOTE) 샘플링 모드를 사용합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
Correct Answer: A
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workspace!라는 이름의 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리하고 있습니다.
Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 사용자 지정 파이프라인 구성 요소를 작성할 계획입니다.
파이프라인 서비스에서 처리할 수 있도록 파이썬 코드를 YAML 사양으로 변환해야 합니다.
변환 기능을 제공하는 Python 라이브러리를 가져와야 합니다.
어떤 파이썬 라이브러리를 임포트해야 할까요?
Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 사용자 지정 파이프라인 구성 요소를 작성할 계획입니다.
파이프라인 서비스에서 처리할 수 있도록 파이썬 코드를 YAML 사양으로 변환해야 합니다.
변환 기능을 제공하는 Python 라이브러리를 가져와야 합니다.
어떤 파이썬 라이브러리를 임포트해야 할까요?
Correct Answer: D
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광고 반응에 대한 모델링 전략을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
Correct Answer:
Explanation:
Step 1: Implement a K-Means Clustering model
Step 2: Use the cluster as a feature in a Decision jungle model.
Decision jungles are non-parametric models, which can represent non-linear decision boundaries.
Step 3: Use the raw score as a feature in a Score Matchbox Recommender model The goal of creating a recommendation system is to recommend one or more " items " to " users " of the system. Examples of an item could be a movie, restaurant, book, or song. A user could be a person, group of persons, or other entity with item preferences.
Scenario:
Ad response rated declined.
Ad response models must be trained at the beginning of each event and applied during the sporting event.
Market segmentation models must optimize for similar ad response history.
Ad response models must support non-linear boundaries of features.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/multiclass-decision-jungle
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/score-matchbox- recommender
다음과 같은 Azure 구독 및 Azure Machine Learning 서비스 작업 영역이 있습니다.
mi-protect 워크스페이스에 대한 참조를 얻어야 합니다.
해결 방법: 다음 파이썬 코드를 실행하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
mi-protect 워크스페이스에 대한 참조를 얻어야 합니다.
해결 방법: 다음 파이썬 코드를 실행하세요.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
Correct Answer: A
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귀하는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 연산을 사용하여 딥러닝 모델을 학습시키기 위해 DLVM(Deep Learning Virtual Machine)을 사용할 계획입니다.
CUDA를 지원하도록 DLVM을 구성해야 합니다.
무엇을 실행해야 할까요?
CUDA를 지원하도록 DLVM을 구성해야 합니다.
무엇을 실행해야 할까요?
Correct Answer: B
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Azure AI Foundry 프로젝트와 Azure Blob Storage에 저장된 CSV 파일이 있습니다. RAG(Resource Aggregation Group)의 기본 데이터로 CSV 파일을 추가하기 위해 파일 데이터 형식을 사용하려고 합니다. Blob 위치를 지정하려면 URL 스키마를 지정해야 합니다. 어떤 URL 스키마를 지정해야 할까요?
Correct Answer: A
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Azure Machine Learning 작업 영역을 관리하고 있습니다. 서버리스 컴퓨팅으로 구성된 학습 작업을 설계했는데, 이 서버리스 컴퓨팅에는 특정 인스턴스 유형과 개수가 필요합니다. Azure Machine Learning Python SDK v2를 사용하여 서버리스 컴퓨팅을 구성해야 합니다. 어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: A
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Azure Machine Learning 작업 영역을 관리하고 있습니다. Azure Data Lake Storage Gen2에서 데이터를 가져올 계획입니다. 스토리지 위치를 나타내는 URI를 구성해야 합니다. 어떤 프로토콜을 사용해야 할까요?
Correct Answer: D
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다음과 같은 형식의 salesData라는 파이썬 데이터프레임이 있습니다.
데이터 프레임은 다음과 같이 긴 데이터 형식으로 피벗 해제되어야 합니다.
변환을 수행하려면 파이썬에서 pandas.melt() 함수를 사용해야 합니다.
코드 부분을 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
데이터 프레임은 다음과 같이 긴 데이터 형식으로 피벗 해제되어야 합니다.
변환을 수행하려면 파이썬에서 pandas.melt() 함수를 사용해야 합니다.
코드 부분을 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: dataFrame
Syntax: pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name= ' value ' , col_level=None)[source] Where frame is a DataFrame Box 2: shop Paramter id_vars id_vars : tuple, list, or ndarray, optional Column(s) to use as identifier variables.
Box 3: [ ' 2017 ' , ' 2018 ' ]
value_vars : tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to unpivot. If not specified, uses all columns that are not set as id_vars.
Example:
df = pd.DataFrame({ ' A ' : {0: ' a ' , 1: ' b ' , 2: ' c ' },
' B ' : {0: 1, 1: 3, 2: 5},
' C ' : {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
pd.melt(df, id_vars=[ ' A ' ], value_vars=[ ' B ' , ' C ' ])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6
References:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html
노트북에서 다음 파이썬 코드를 사용하여 모델을 웹 서비스로 배포합니다.
배포가 실패했습니다.
서비스 배포 및 초기화 중에 발생한 이벤트를 확인하려면 노트북에서 Python SDK를 사용해야 합니다.
어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
배포가 실패했습니다.
서비스 배포 및 초기화 중에 발생한 이벤트를 확인하려면 노트북에서 Python SDK를 사용해야 합니다.
어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
Correct Answer: D
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