最近更新された2025年04月テストエンジン練習テストはDP-100日本語試験問題解答！ [Q177-Q199]

新問題 177
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、指定された目標を満たす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がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
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。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learningサービスのデータストアをワークスペースに作成します。データストアには次のファイルが含まれています。
* /data/2018/Q1 .csv
* /data/2018/Q2.csv
* /data/2018/Q3.csv
* /data/2018/Q4.csv
* /data/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id,f1,f2,l
1,1,2,0
2,1,1,1
3.2.1.0
次のコードを実行します。

次のコードを使用して、training_dataという名前のデータセットを作成し、すべてのファイルから単一のデータフレームにデータを読み込む必要があります。

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達成していますか？

新問題 178
新しいAzureサブスクリプションを作成します。サブスクリプションではリソースはプロビジョニングされません。
Azure MachineLearningワークスペースを作成する必要があります。
この目標を達成するための3つの可能な方法は何ですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

新問題 179
近くの気象観測所からデータを収集します。次のデータを含む Weather_df という名前の pandas データフレームがあります。

データは、正午と午前 0 時に 12 時間ごとに収集されます。
自動機械学習を使用して、今後 7 日間の気温を予測する時系列モデルを作成する予定です。トレーニングの最初のラウンドでは、最大 50 の異なるモデルをトレーニングする必要があります。
これらのモデルをトレーニングするには、Azure Machine Learning SDK を使用して自動機械学習実験を実行する必要があります。
自動機械学習の実行を構成する必要があります。
AutoMLConfig 定義をどのように完成させる必要がありますか?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: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

新問題 180
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のリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。

新問題 181
データの視覚化要件に従って、診断テストの評価用に視覚化を作成する必要があります。
どの3つのモジュールを順番に使用することをお勧めしますか？回答するには、適切なモジュールをモジュールのリストから回答エリアに移動し、正しい順序で並べます。

新問題 182
分類タスクに取り組んでいます。 学生がサッカーをするかどうか、および関連する属性を示すデータセットがあります。 データセットには次の列が含まれます。

タイプごとに変数を分類する必要があります。
どの変数を各カテゴリに追加する必要がありますか？ 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。

新問題 183
Azure Machine Learning Studioで多重線形回帰モデルを作成しています。
いくつかの独立変数は高度に相関しています。
すべてのデータに対して効果的な特徴エンジニアリングを行うための適切な方法を選択する必要があります。
どの3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のリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

新問題 184
Azure MachineLearningサービスで機械学習モデルをトレーニングするためのスクリプトを作成します。
次のコードを実行して、Estimatorを作成します。

次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

新問題 185
Azure Machine Learning Studioで実験を作成します。 10,000行を含むトレーニングデータセットを追加します。最初の9,000行はクラス0（90パーセント）を表します。
残りの1,000行はクラス1（10パーセント）を表します。
トレーニングセットは、2つのクラス間の不均衡です。 5つのデータ行を使用して、クラス1のトレーニング例の数を4,000に増やす必要があります。 Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）モジュールを実験に追加します。
モジュールを構成する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプションを選択します。
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。

新問題 186
Azure Machine Learning プロジェクト ファイルを含む既存の GitHub リポジトリがあります。
リポジトリを Azure Machine Learning 共有ワークスペース ファイル システムに複製する必要があります。
順番に実行する必要がある 4 つのアクションはどれですか? 答えるには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
注: 回答の選択肢の順序が 1 つ以上正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。

新問題 187
Azure Machine Learning Serviceを使用して、ニューラルネットワーク分類モデルのハイパーパラメーター探索を自動化しています。
次の要件に従ってランダムサンプリングを使用してハイパーパラメーターを自動的に調整するには、ハイパーパラメーター空間を定義する必要があります。
*学習率は、平均値が10、標準偏差が3の正規分布から選択する必要があります。
*バッチサイズは16、32、64でなければなりません。
*維持確率は、0.05から0.1の範囲の均一な分布から選択された値でなければなりません。
Azure Machine Learning ServiceのPython APIのparam_samplingメソッドを使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？ 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。

新問題 188
あなたのチームは、データエンジニアリングおよびデータサイエンスの開発環境を構築しています。
環境は次の要件をサポートする必要があります。
* PythonおよびScalaをサポート
*データストレージ、移動、および処理サービスを自動データパイプラインに構成
*データエンジニアリングとデータサイエンスの両方のオーケストレーションに同じツールを使用する必要があります
*ワークロードの分離とインタラクティブなワークロードをサポート
*マシンのクラスター全体のスケーリングを有効にする
環境を作成する必要があります。
あなたは何をするべきか？

新問題 189
Spark プールを使用して、Azure Machine Learning ワークスペースと Azure Synapse Analytics ワークスペースを作成します。ワークスペースは、同じ Azure サブスクリプション内に含まれています。
Synapse Spark プールは Azure Machine Learning ワークスペースから管理する必要があります。
Python SDK v2 を使用して、Azure Machine Learning に Synapse Spark プールを接続する必要があります。
どの 3 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、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

新問題 190
Azure Machine Learning を使用してモデルをトレーニングします。Azure Blob Storage を使用して運用データを保存します。
新しいデータが Azure Blob Storage にアップロードされるときに、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: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

新問題 191
Azure Machine Learningワークスペースでモデルをトレーニングおよび登録します。
クライアントアプリケーションがバッチ推論のモデルを使用できるようにするパイプラインを公開する必要があります。入力データから予測を取得するには、Python推論スクリプトを実行する単一のParallelRunStepステップでパイプラインを使用する必要があります。
ParallelRunStepパイプラインステップの推論スクリプトを作成する必要があります。
どの2つの関数を含める必要がありますか？それぞれの正解がソリューションの一部を示しています。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

新問題 192
ローカルモデルの特徴抽出戦略を構築する必要があります。
どのようにコードセグメントを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。

新問題 193
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、指定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がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
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。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
スクリプトという名前のローカルフォルダーにtrain.pyという名前のPythonスクリプトがあります。スクリプトは、scikit-learnを使用して回帰モデルをトレーニングします。スクリプトには、やはりスクリプトフォルダーにあるトレーニングデータファイルを読み込むコードが含まれています。
スクリプトは、aml-computeという名前の計算クラスターでAzure ML実験として実行する必要があります。
モデルトレーニングに必要なパッケージが環境に含まれるように、実行を構成する必要があります。ターゲットの計算クラスターを参照するaml-computeという名前の変数をインスタンス化しました。
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達成していますか？

新問題 194
ワークスペース1という名前のAzureMachineLearningワークスペースを作成します。ワークスペース1のユーザーにカスタムロールを割り当てます。
カスタムロールには、次のJSON定義があります。

手順：次の各ステートメントについて、ステートメントが真の場合は[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

新問題 195
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。ワークスペースには、sample.dataset という名前のデータセット、コンピューティング インスタンス、およびコンピューティング クラスターが含まれています。データセット内のデータを準備し、準備したデータに基づいてモデルをトレーニングおよび登録する 2 段階のパイプラインを作成する必要があります。パイプラインの最初のステージには、次のコードが含まれています。

第 2 段階の入力として使用できる、スクリプトの第 1 段階の出力を含む場所を特定する必要があります。どの保管場所を使用する必要がありますか?

新問題 196

次の各ステートメントについて、ステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、[いいえ] を選択します。 注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

新問題 197
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します
ワークスペースでカスタム モデル トレーニングを実行するための Python SDK v2 ノートブックを開発しています。ノートブック コードは、必要なパッケージをすべてインポートします。
トレーニング スクリプトを組み込むには、Python SDK v2 コードを完成させる必要があります。環境、およびコンピューティング情報。
10 個のコードをどのように完成させるべきでしょうか? 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: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります

新問題 198
注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成できる可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策が含まれる場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
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。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
Azure Machine Learning デザイナーを使用して、次のデータセットを実験に読み込みます。

入力データセットと同じ列とヘッダー行を持ち、両方の入力データセットのすべての行を含むデータセットを作成する必要があります。
解決策: Python スクリプトの実行モジュールを使用します。
解決策は目標を達成できますか?

新問題 199
深層学習モデルを開発して、半構造化、非構造化、および構造化データ型を分析しています。
モデル構築に使用できる次のデータがあります。
*スポーツイベントのビデオ録画
*イベントに関するラジオ解説の転写
*スポーツイベント中にキャプチャされた関連ソーシャルメディアフィードからのログ
モデルを作成するための環境を選択する必要があります。
どの環境を使用する必要がありますか？