DP-100日本語試験無料問題集「Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 認定」
トレーニング クラスターと推論クラスターを含む Azure Machine Learning ワークスペースがあります。
Azure Machine Learning デザイナーを使用して分類モデルを作成する予定です。
クライアント アプリケーションが HTTP リクエストとしてデータを送信し、応答として予測を受信できることを確認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。
Azure Machine Learning デザイナーを使用して分類モデルを作成する予定です。
クライアント アプリケーションが HTTP リクエストとしてデータを送信し、応答として予測を受信できることを確認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：
Azure Machine Learning ワークスペースがあります。ワークスペースには、表形式のデータを含むデータセットが含まれています。
Azure Machine Learning SDK for Python vl を使用して、モデル トレーニングの準備としてデータセットを pandas データフレームに読み込む制御スクリプトを作成する予定です。スクリプトはデータセットを指定するパラメーターを受け入れます。スクリプトを完成させる必要があります。
スクリプト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。
Azure Machine Learning SDK for Python vl を使用して、モデル トレーニングの準備としてデータセットを pandas データフレームに読み込む制御スクリプトを作成する予定です。スクリプトはデータセットを指定するパラメーターを受け入れます。スクリプトを完成させる必要があります。
スクリプト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。
正解：
Explanation:
TSV ファイルのセットを含む Azure BLOB コンテナーがあります。Azure BLOB コンテナーは、Azure Machine Learning サービス ワークスペースのデータストアとして登録されています。各 TSV ファイルは同じデータスキーマを使用します。
すべての TSV ファイルのデータをまとめて集計し、Azure Machine Learning SDK for Python を使用して、集計したデータを Azure Machine Learning ワークスペースにデータセットとして登録する予定です。
次のコードを実行します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」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。
すべての TSV ファイルのデータをまとめて集計し、Azure Machine Learning SDK for Python を使用して、集計したデータを Azure Machine Learning ワークスペースにデータセットとして登録する予定です。
次のコードを実行します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」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: No
FileDataset references single or multiple files in datastores or from public URLs. The TSV files need to be parsed.
Box 2: Yes
to_path() gets a list of file paths for each file stream defined by the dataset.
Box 3: Yes
TabularDataset.to_pandas_dataframe loads all records from the dataset into a pandas DataFrame.
TabularDataset represents data in a tabular format created by parsing the provided file or list of files.
Note: TSV is a file extension for a tab-delimited file used with spreadsheet software. TSV stands for Tab Separated Values. TSV files are used for raw data and can be imported into and exported from spreadsheet software. TSV files are essentially text files, and the raw data can be viewed by text editors, though they are often used when moving raw data between spreadsheets.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.data.tabulardataset
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。
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。HyperdriveがAUC指標のハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログ記録を追加する必要があります。解決策：次のコードを実行してください。
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。
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。HyperdriveがAUC指標のハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログ記録を追加する必要があります。解決策：次のコードを実行してください。
ソリューションは目標を満たしていますか?
正解：A
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解説: (GoShiken メンバーにのみ表示されます)
Azure Machine Learning ワークスペースに複数の機械学習モデルが登録されています。
選択したモデルの公平性を評価するには、Fairlearn ダッシュボードを使用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。
選択したモデルの公平性を評価するには、Fairlearn ダッシュボードを使用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:
Step 1: Select a model feature to be evaluated.
Step 2: Select a binary classification or regression model.
Register your models within Azure Machine Learning. For convenience, store the results in a dictionary, which maps the id of the registered model (a string in name:version format) to the predictor itself.
Example:
model_dict = {}
lr_reg_id = register_model( " fairness_logistic_regression " , lr_predictor) model_dict[lr_reg_id] = lr_predictor svm_reg_id = register_model( " fairness_svm " , svm_predictor) model_dict[svm_reg_id] = svm_predictor Step 3: Select a metric to be measured Precompute fairness metrics.
Create a dashboard dictionary using Fairlearn ' s metrics package.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-fairness-aml
新しい Azure Databricks ワークスペースを作成します。
次の図に示すように、コンピューティング クラスター上の混合負荷を伴う長時間実行タスク用に新しいクラスターを構成します。
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ステートメントを完成させる回答の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。
次の図に示すように、コンピューティング クラスター上の混合負荷を伴う長時間実行タスク用に新しいクラスターを構成します。
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ステートメントを完成させる回答の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。
正解：
Explanation:
Box 1: No
Running user code in separate processes is not possible in Scala.
Box 2: No
Autoscaling is enabled. Minimum 2 workers, Maximum 8 workers.
Reference:
https://docs.databricks.com/clusters/configure.html
機械学習モデルが、敏感な特徴にわたって不公平な予測を生成することがあります。
モデルの不公平さを軽減するには、後処理テクニックを使用してモデルに制約を適用する必要があります。
後処理手法とモデル タイプを選択する必要があります。
何を使うべきでしょうか? 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。
モデルの不公平さを軽減するには、後処理テクニックを使用してモデルに制約を適用する必要があります。
後処理手法とモデル タイプを選択する必要があります。
何を使うべきでしょうか? 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。
正解：
Explanation:
