DP-100日本語 無料問題集「Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」
モデルをトレーニングするときに、Azure Machine Learning の Hyperdrive 機能を使用して最適なハイパーパラメータ値を決定する予定です。
以下のハイパーパラメータ値の組み合わせを試すには、Hyperdrive を使用する必要があります。早期終了ポリシーを適用しないでください。
learning_rate: 0.001から0.1までの任意の値
* バッチサイズ: 16、32、または64
Hyperdrive 実験のサンプリング方法を設定する必要があります。どの 2 つのサンプリング方法を使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションです。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
以下のハイパーパラメータ値の組み合わせを試すには、Hyperdrive を使用する必要があります。早期終了ポリシーを適用しないでください。
learning_rate: 0.001から0.1までの任意の値
* バッチサイズ: 16、32、または64
Hyperdrive 実験のサンプリング方法を設定する必要があります。どの 2 つのサンプリング方法を使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションです。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：C、D
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解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
Azure Al Foundryプロジェクトを管理し、ベースモデルを微調整します。
評価中に、モデルが過剰適合しており、その応答が大きく変化していることが観察されました。微調整されたモデルを改善する必要があります。
どのハイパーパラメータを使用すべきでしょうか？ 適切なハイパーパラメータを正しい要件に移動してください。各ハイパーパラメータは1回、複数回、または全く使用しなくても構いません。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーを移動したり、スクロールしたりする必要がある場合があります。注：正しい選択ごとに1ポイントが加算されます。
評価中に、モデルが過剰適合しており、その応答が大きく変化していることが観察されました。微調整されたモデルを改善する必要があります。
どのハイパーパラメータを使用すべきでしょうか？ 適切なハイパーパラメータを正しい要件に移動してください。各ハイパーパラメータは1回、複数回、または全く使用しなくても構いません。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーを移動したり、スクロールしたりする必要がある場合があります。注：正しい選択ごとに1ポイントが加算されます。
正解：
Explanation:
Azure Machine Learning ワークスペースでスクリプトのソース管理を実装する必要があります。Azure Machine Learning Notebook タブのターミナルウィンドウを使用します。Git アカウントを SSH で認証する必要があります。
新しい SSH キーを生成する必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 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。
新しい SSH キーを生成する必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 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。
正解：
Explanation:
Azure Machine Learning を使用してモデルをトレーニングします。運用データの保存には Azure Blob Storage を使用します。
Azure Blob Storage に新しいデータがアップロードされるたびに、モデルを再トレーニングする必要があります。開発とコーディングの負担を最小限に抑える必要があります。
再トレーニング ソリューションを開発するには、Azure サービスを構成する必要があります。
どの Azure サービス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。
Azure Blob Storage に新しいデータがアップロードされるたびに、モデルを再トレーニングする必要があります。開発とコーディングの負担を最小限に抑える必要があります。
再トレーニング ソリューションを開発するには、Azure サービスを構成する必要があります。
どの Azure サービス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。
正解：
Explanation:
To set up a solution for retraining a model when new data is uploaded to Azure Blob Storage, you can use a combination of Azure services. Here are the appropriate services to use for each requirement:
Identify when new data is uploaded:
Event Grid: Azure Event Grid can be used to monitor Azure Blob Storage for events, such as the upload of new data. It is designed to handle events in a scalable way, making it a suitable choice for identifying new data uploads.
Trigger re-training:
Logic Apps: Azure Logic Apps can be used to create workflows that automate the process of retraining your model. It allows you to create workflows with minimal code and can integrate with various Azure services, including Azure Machine Learning and Event Grid.
So, the correct selections are:
Identify when new data is uploaded: Event Grid
Trigger re-training: Logic Apps
Azure Machine Learning ワークスペースの所有者です。
カスタムロールを使用して、コンピューティングリソースの作成または削除を禁止する必要があります。ワークスペース内のその他のすべての操作を許可する必要があります。
カスタムロールを構成する必要があります。
設定をどのように完了すればよいですか? 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。
カスタムロールを使用して、コンピューティングリソースの作成または削除を禁止する必要があります。ワークスペース内のその他のすべての操作を許可する必要があります。
カスタムロールを構成する必要があります。
設定をどのように完了すればよいですか? 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。
正解：
Explanation:
Box 1: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/read
Reader role: Read-only actions in the workspace. Readers can list and view assets, including datastore credentials, in a workspace. Readers can ' t create or update these assets.
Box 2: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/write
If the roles include Actions that have a wildcard (*), the effective permissions are computed by subtracting the NotActions from the allowed Actions.
Box 3: Box 2: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes/*/delete Box 4: Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes/*/write Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/role-based-access-control/overview#how-azure-rbac-determines-if-a- user-has-access-to-a-resource
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。Azure Machine Learning Studio で、コード不要の AutoML を使用して分類モデルをトレーニングします。
モデルは、金融機関の顧客が定期預金に加入するかどうかを予測する必要があります。2番目に高いスコアを持つアルゴリズムのモデルの予測に最も影響を与える特徴を特定する必要があります。その特徴を特定するための労力と時間を最小限に抑える必要があります。
身元確認を完了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。
モデルは、金融機関の顧客が定期預金に加入するかどうかを予測する必要があります。2番目に高いスコアを持つアルゴリズムのモデルの予測に最も影響を与える特徴を特定する必要があります。その特徴を特定するための労力と時間を最小限に抑える必要があります。
身元確認を完了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。
正解：
Explanation:
