Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) (DP-100日本語) Free Practice Test
Question 1
デザイナーでパイプラインを作成し、自動車価格を予測するモデルをトレーニングします。
データ内の非線形関係のため、パイプラインはトレーニング データ内の価格の自然対数 (Ln) を計算し、価格値のこの自然対数を予測するようにモデルをトレーニングしてから、スコア付けされたラベルの指数を計算して取得します。予想価格。
トレーニング パイプラインは展示物に示されています。([トレーニング パイプライン] タブをクリックします。) トレーニング パイプライン
展示に示すように、トレーニング パイプラインからリアルタイム推論パイプラインを作成します。([リアルタイム パイプライン] タブをクリックします。) リアルタイム パイプライン
Web サービスが予測された自動車価格としてスコア付けされたラベルの指数を返し、クライアント アプリケーションが入力値に価格値を含める必要がないように、推論パイプラインを変更する必要があります。
推論パイプラインに対して行う必要がある変更を 3 つ選択してください。それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
データ内の非線形関係のため、パイプラインはトレーニング データ内の価格の自然対数 (Ln) を計算し、価格値のこの自然対数を予測するようにモデルをトレーニングしてから、スコア付けされたラベルの指数を計算して取得します。予想価格。
トレーニング パイプラインは展示物に示されています。([トレーニング パイプライン] タブをクリックします。) トレーニング パイプライン
展示に示すように、トレーニング パイプラインからリアルタイム推論パイプラインを作成します。([リアルタイム パイプライン] タブをクリックします。) リアルタイム パイプライン
Web サービスが予測された自動車価格としてスコア付けされたラベルの指数を返し、クライアント アプリケーションが入力値に価格値を含める必要がないように、推論パイプラインを変更する必要があります。
推論パイプラインに対して行う必要がある変更を 3 つ選択してください。それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
Correct Answer: A,B,D
Question 2
群衆感情モデルの評価戦略を定義する必要があります。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
Correct Answer:
Explanation:
Scenario:
Experiments for local crowd sentiment models must combine local penalty detection data.
Crowd sentiment models must identify known sounds such as cheers and known catch phrases. Individual crowd sentiment models will detect similar sounds.
Note: Evaluate the changed in correlation between model error rate and centroid distance In machine learning, a nearest centroid classifier or nearest prototype classifier is a classification model that assigns to observations the label of the class of training samples whose mean (centroid) is closest to the observation.
References:
https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_centroid_classifier
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/sweep-clustering
Question 3
Azure Machine Learningを使用して、dataset1という名前のデータセットに基づいてモデルをトレーニングします。
データセットモニターを定義し、新しいデータを含むdataset2という名前のデータセットを作成します。
Azure Machine Learning SDK for Pythonを使用して、dataset1とdataset2を比較する必要があります。
DataDriftDetectorクラスのどのメソッドを使用する必要がありますか？
データセットモニターを定義し、新しいデータを含むdataset2という名前のデータセットを作成します。
Azure Machine Learning SDK for Pythonを使用して、dataset1とdataset2を比較する必要があります。
DataDriftDetectorクラスのどのメソッドを使用する必要がありますか？
Correct Answer: D
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Question 4
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: A
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Question 5
パイプライン実行から出力を取得する必要があります。出力はどこにありますか？
Correct Answer: A
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Question 6
猫と犬を識別するためのディープラーニングモデルを構築しています。25,000枚のカラー画像があります。
次の要件を満たす必要があります。
* トレーニングエポックの数を減らします。
* ニューラルネットワークのサイズを縮小します。
* ニューラル ネットワークの過剰適合を削減します。
画像の変更値を選択する必要があります。
どの値を使用すればよいですか? 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。
次の要件を満たす必要があります。
* トレーニングエポックの数を減らします。
* ニューラルネットワークのサイズを縮小します。
* ニューラル ネットワークの過剰適合を削減します。
画像の変更値を選択する必要があります。
どの値を使用すればよいですか? 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:
Question 7
Azure Machine Learning データセットを作成します。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を使用してデータセットを変換します。
スクリプトと関連ライブラリをスクリプト バンドルとしてアップロードする必要があります。
Python スクリプト実行コンポーネントを構成する必要があります。
どのような構成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。
スクリプトと関連ライブラリをスクリプト バンドルとしてアップロードする必要があります。
Python スクリプト実行コンポーネントを構成する必要があります。
どのような構成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:
Question 8
Workspace1 という名前の Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。
アクセスキーを使用して、ワークスペース1 に Azure Blob Storage データストアを登録する必要があります。データストアの登録に必要なすべてのモジュールをインポートするための Python SDK v2 コードを開発します。
データストアを定義するには、Python SDK v2 コードを完成させる必要があります。
コードを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。
アクセスキーを使用して、ワークスペース1 に Azure Blob Storage データストアを登録する必要があります。データストアの登録に必要なすべてのモジュールをインポートするための Python SDK v2 コードを開発します。
データストアを定義するには、Python SDK v2 コードを完成させる必要があります。
コードを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:
Question 9
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。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
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。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning を使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdrive を使用して、モデルの AUC メトリックを最適化するパラメータを見つけます。次のコードを実行して、実験用の HyperDriveConfig を設定します。
この設定を使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、検証データでテストするスクリプトを実行します。検証データのラベル値はy_testという変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという変数に格納されます。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
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。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning を使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdrive を使用して、モデルの AUC メトリックを最適化するパラメータを見つけます。次のコードを実行して、実験用の HyperDriveConfig を設定します。
この設定を使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、検証データでテストするスクリプトを実行します。検証データのラベル値はy_testという変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという変数に格納されます。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
Correct Answer: B
Question 10
Azure Machine Learning Studioを使用して、2つのデータセットが互いに著しく異なるかどうかを判断しています。
1つのデータセットの推定値は、他のデータセットの参照値よりも大きい場合も小さい場合もあります。定数を持つ分布を作成する必要があります。相関の関数としてのタイプIエラー。
ディストリビューションを作成する必要があります。
どのタイプの配布を作成する必要がありますか？
1つのデータセットの推定値は、他のデータセットの参照値よりも大きい場合も小さい場合もあります。定数を持つ分布を作成する必要があります。相関の関数としてのタイプIエラー。
ディストリビューションを作成する必要があります。
どのタイプの配布を作成する必要がありますか？
Correct Answer: D
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Question 11
あなたは、画像分類のための深い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築するデータサイエンティストです。
構築したCNNモデルは、過剰適合の兆候を示しています。
過剰適合を減らし、モデルを最適な適合に収束させる必要があります。
実行すべき2つのアクションはどれですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
構築したCNNモデルは、過剰適合の兆候を示しています。
過剰適合を減らし、モデルを最適な適合に収束させる必要があります。
実行すべき2つのアクションはどれですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Correct Answer: A,D
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