Jim Stark Jim Stark
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DP-100 시험공부, Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure & DP-100 VCE버전자료
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Microsoft DP-100 인증을 달성하는 것은 데이터 과학 기술을 선보이고 경력 전망을 향상시키는 좋은 방법입니다. 이 인증은 데이터 과학 및 AI 워크로드에 가장 인기있는 클라우드 플랫폼 중 하나 인 Azure에서 데이터 과학 솔루션을 설계하고 구현하는 능력을 검증합니다. DP-100 시험을 통과하면 Azure 도구 및 서비스를 사용하여 조직이 더 나은 결정을 내리고 비즈니스 결과를 향상시키는 데 도움이되는 지능형 솔루션을 구축하는 데 능숙 함을 보여줄 수 있습니다.
Microsoft DP-100 시험은 Azure 도구 및 서비스를 사용하여 엔드 투 엔드 데이터 과학 솔루션을 구축하는 후보자의 숙련도를 측정하도록 설계되었습니다. 이 시험에는 데이터 수집 및 처리, 데이터 저장 및 관리, 모델 교육 및 평가, 모델 배포 및 관리를 포함한 광범위한 주제가 다룹니다. 응시자는 Azure Machine Learning을 사용하여 모델을 만들고 배포하는 능력과 Azure Data Factory, Azure Databricks 및 Azure Stream Analytics와 같은 다른 Azure 서비스에 대한 지식을 보여 주어야합니다.
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최신 Microsoft Azure DP-100 무료샘플문제 (Q160-Q165):
질문 # 160
You deploy a model in Azure Container Instance.
You must use the Azure Machine Learning SDK to call the model API.
You need to invoke the deployed model using native SDK classes and methods.
How should you complete the command? To answer, select the appropriate options in the answer areas.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답:
설명:
Explanation:
Box 1: from azureml.core.webservice import Webservice
The following code shows how to use the SDK to update the model, environment, and entry script for a web service to Azure Container Instances:
from azureml.core import Environment
from azureml.core.webservice import Webservice
from azureml.core.model import Model, InferenceConfig
Box 2: predictions = service.run(input_json)
Example: The following code demonstrates sending data to the service:
import json
test_sample = json.dumps({'data': [
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
]})
test_sample = bytes(test_sample, encoding='utf8')
prediction = service.run(input_data=test_sample)
print(prediction)
Reference:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-container-instance
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-troubleshoot-deployment
질문 # 161
You need to correct the model fit issue.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
정답:
설명:
Explanation:
Step 1: Augment the data
Scenario: Columns in each dataset contain missing and null values. The datasets also contain many outliers.
Step 2: Add the Bayesian Linear Regression module.
Scenario: You produce a regression model to predict property prices by using the Linear Regression and Bayesian Linear Regression modules.
Step 3: Configure the regularization weight.
Regularization typically is used to avoid overfitting. For example, in L2 regularization weight, type the value to use as the weight for L2 regularization. We recommend that you use a non-zero value to avoid overfitting.
Scenario:
Model fit: The model shows signs of overfitting. You need to produce a more refined regression model that reduces the overfitting.
Incorrect Answers:
Multiclass Decision Jungle module:
Decision jungles are a recent extension to decision forests. A decision jungle consists of an ensemble of decision directed acyclic graphs (DAGs).
L-BFGS:
L-BFGS stands for "limited memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno". It can be found in the wwo-Class Logistic Regression module, which is used to create a logistic regression model that can be used to predict two (and only two) outcomes.
References:
<https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regr ession>
질문 # 162
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You are a data scientist using Azure Machine Learning Studio.
You need to normalize values to produce an output column into bins to predict a target column.
Solution: Apply a Quantiles normalization with a QuantileIndex normalization.
Does the solution meet the GOAL?
- A. Yes
- B. No
정답:B
설명:
Explanation
Use the Entropy MDL binning mode which has a target column.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/group-data-into-bins
질문 # 163
You create a new Azure Databricks workspace.
You configure a new cluster for long-running tasks with mixed loads on the compute cluster as shown in the image below.
Use the drop-down menus to select the answer choice that completes each statement based on the information presented in the graphic.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답:
설명:
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
질문 # 164
You need to configure the Feature Based Feature Selection module based on the experiment requirements and datasets.
How should you configure the module properties? To answer, select the appropriate options in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답:
설명:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/filter-based-feature-selection
질문 # 165
......
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