Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) - DP-100日本語 Exam Practice Test

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、述べられた目標を達成す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。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
各機能の重要度を、全体的なグローバル相対重要度値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として計算することにより、モデルの予測を説明できる必要があります。
必要なグローバルおよびローカルの特徴重要度値を取得するために使用できる説明を作成する必要があります。
解決策：MimicExplainerを作成します。
ソリューションは目標を達成していますか？

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。

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。
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。
注意：正解の選択肢は複数あります。正解の選択肢の中からどれを選択しても、得点は加算されます。

AmICompute クラスターとバッチ エンドポイントを含む Azure Machine Learning ワークスペースがあります。
MLflow モデルを含むリポジトリをローカルコンピューターにクローンします。モデルをバッチエンドポイントにデプロイできることを確認する必要があります。
解決策: ワークスペースにデータストアを作成します。
ソリューションは目標を満たしていますか?

Sub1という名前のAzureサブスクリプションがあり、その中にAzure
* Model1 という名前の登録済み MLflow モデル
* Endpoint1 という名前のオンライン エンドポイント
エンドポイント1からの送信ネットワーク接続がブロックされています。エンドポイント1にModeMを展開する必要があります。まず何をすべきでしょうか？

モデルをトレーニングするために、Azure Machine Learning コンピューティング リソースを作成します。コンピューティング リソースは次のように構成されます。
最小ノード数: 2
最大ノード数: 4
最小ノード数を減らし、最大ノード数を次の値に増やす必要があります。
最小ノード数: 0
最大ノード数: 8
コンピューティング リソースを再構成する必要があります。
この目標を達成するための 3 つの方法は何ですか。それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

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 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が含まれるデータセットを作成する必要があります。
解決策: Python スクリプト実行モジュールを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?

Python 用の Azure Machine Learning SDK を使用して、次の手順を含むパイプラインを作成します。
ステップ実行の出力はキャッシュされ、source.directory 値が変更されていない場合は後続の実行で再利用される必要があります。
ステップを定義する必要があります。
ステップ定義には何を含めるべきですか?

Azure Machine Learningワークスペースを管理しています。titanic.csvファイルは、storage1という名前のAzure Blob Storageアカウントにあります。コンテナー名はcontainer"!、フォルダー名はdataです。
サーバーレス Spark コンピューティングを使用して、インタラクティブなデータ ラングリングを実行します。
Blob Storage から Pandas データフレームにデータをロードする必要があります。
コードセグメントをどのように完了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。

woricspace1 という名前の Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。このワークスペースには、MLflow を使用してローカルコンピューターからモデルトレーニングのメトリックと成果物を収集する Python SDK v2 ノートブックが含まれています。
ノートブックを再利用して、ワークスペース 1 の Azure Machine Learning コンピューティング インスタンスで実行する必要があります。
データ サイエンス コードからのメトリックと成果物を継続的にログに記録する必要があります。
何をすべきでしょうか?

Azure Machine Learning ワークスペースを管理しています。ワークスペースを管理するための開発環境は、Azure Machine Learning Notebooks の Python SDK v2 を使用するように構成されています。
現在、Synapse Spark Compute が接続されており、システムによって割り当てられた ID を使用しています。
ユーザーが割り当てた ID を使用するように Synapse Spark Compute を更新するには、Python コードを使用する必要があります。
解決策: UserAssignedldentity クラス オブジェクトを SynapseSparkCompute クラスに渡します。
解決策はヤギの要求を満たしていますか?

Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
ワークスペース内のJupyterノートブックから実験を実装するには、Python SDK v2を使用する必要があります。実験では、以下の形式でテーブルにログを記録する必要があります。

テーブルをログに記録するには、Python 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。

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。
IT 部門は、次の Azure リソース グループとリソースを作成します。

IT 部門は、Azure Machine Learning ワークスペースに aks-cluster という名前の Azure Kubernetes Service (AKS) ベースの推論コンピューティング ターゲットを作成します。
GPU を搭載した Microsoft Surface Book コンピューターをお持ちです。Python 3.6 と Visual Studio Code がインストールされています。
ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルをトレーニングし、損失と精度のメトリックを記録するスクリプトを実行する必要があります。
解決策: Azure Machine Learning ワークスペースでコンピューティング ターゲットとして mlvm 仮想マシンを接続します。
Surface Book に Azure ML SDK をインストールし、Python コードを実行してワークスペースに接続します。トレーニング スクリプトを mlvm リモート コンピューティング リソースで実験として実行します。

Azure Al Foundry プロジェクトを管理し、マルチターン チャットボット アプリケーションを構築します。
アプリケーションの応答を観察しながら、トレースをフィルタリングして問題を特定する予定です。このソリューションでは外部ナレッジベースを使用してはいけません。評価指標を選択する必要があります。どの組み込み評価ツールを使用すべきでしょうか？