Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100 Korean Version) - DP-100 Korean Exam Practice Test
AutoMLConfig 클래스를 사용하여 최대 10회 모델 학습 반복을 수행하는 자동화된 머신러닝 작업을 정의하는 실험을 실행합니다. 이 작업은 정확도라는 지표를 기반으로 가장 성능이 좋은 모델을 찾으려고 시도합니다.
다음 코드를 사용하여 실험을 제출합니다.
자동화된 머신러닝 작업에서 생성된 최적의 모델을 반환하는 파이썬 코드를 작성해야 합니다. 어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
다음 코드를 사용하여 실험을 제출합니다.
자동화된 머신러닝 작업에서 생성된 최적의 모델을 반환하는 파이썬 코드를 작성해야 합니다. 어떤 코드 부분을 사용해야 할까요?
Correct Answer: B
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Azure Machine Learning Python SDK를 사용하여 배치 추론 파이프라인을 생성합니다.
조직 내 사업 부서에서 배치 추론 파이프라인을 사용할 수 있도록 파이프라인을 공개해야 합니다. 각 사업 부서는 파이프라인이 모델에 제출하는 데이터의 저장 위치를 서로 다르게 지정할 수 있어야 합니다.
파이프라인을 게시해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
조직 내 사업 부서에서 배치 추론 파이프라인을 사용할 수 있도록 파이프라인을 공개해야 합니다. 각 사업 부서는 파이프라인이 모델에 제출하는 데이터의 저장 위치를 서로 다르게 지정할 수 있어야 합니다.
파이프라인을 게시해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: D
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Azure Machine Learning Studio를 사용하여 머신 러닝 실험을 구축합니다.
데이터를 두 개의 서로 다른 데이터 세트로 나누어야 합니다.
어떤 모듈을 사용해야 할까요?
데이터를 두 개의 서로 다른 데이터 세트로 나누어야 합니다.
어떤 모듈을 사용해야 할까요?
Correct Answer: D
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모델 학습에 사용되는 파이썬 코드가 포함된 Jupyter Notebook이 있습니다.
실제 운영 환경에 배포할 파이썬 스크립트를 작성해야 합니다. 이 솔루션은 코드 유지 관리 부담을 최소화해야 합니다.
어떤 두 가지 행동을 해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
실제 운영 환경에 배포할 파이썬 스크립트를 작성해야 합니다. 이 솔루션은 코드 유지 관리 부담을 최소화해야 합니다.
어떤 두 가지 행동을 해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer: A,B
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Python SDK v2를 사용하여 workspace1이라는 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리합니다.
Azure Blob 및 Azure Data Lake Gen2 스토리지를 사용하려면 다음 요구 사항을 충족하기 위해 작업 영역 1에 데이터 저장소를 등록해야 합니다.
* 데이터 저장소에 접근하는 데이터 과학자는 모두 동일한 수준의 접근 권한을 가져야 합니다.
* 접근 권한은 지정된 컨테이너 또는 폴더로 제한되어야 합니다.
Azure Blob 및 Azure Data Lake Gen을 등록하는 데 사용되는 보안 액세스 방법을 구성해야 합니까?
워크스페이스1의 저장소입니다. 어떤 보안 액세스 방법을 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Azure Blob 및 Azure Data Lake Gen2 스토리지를 사용하려면 다음 요구 사항을 충족하기 위해 작업 영역 1에 데이터 저장소를 등록해야 합니다.
* 데이터 저장소에 접근하는 데이터 과학자는 모두 동일한 수준의 접근 권한을 가져야 합니다.
* 접근 권한은 지정된 컨테이너 또는 폴더로 제한되어야 합니다.
Azure Blob 및 Azure Data Lake Gen을 등록하는 데 사용되는 보안 액세스 방법을 구성해야 합니까?
워크스페이스1의 저장소입니다. 어떤 보안 액세스 방법을 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
학습된 모델에 대한 실시간 추론 서비스를 배포합니다.
배포된 모델은 비즈니스 핵심 애플리케이션을 지원하며, 웹 서비스에 제출된 데이터와 해당 데이터가 생성하는 예측값을 모니터링하는 것이 중요합니다.
배포된 모델에 대한 모니터링 솔루션을 최소한의 관리 노력으로 구현해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
배포된 모델은 비즈니스 핵심 애플리케이션을 지원하며, 웹 서비스에 제출된 데이터와 해당 데이터가 생성하는 예측값을 모니터링하는 것이 중요합니다.
배포된 모델에 대한 모니터링 솔루션을 최소한의 관리 노력으로 구현해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: A
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Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다.
워크스페이스에서 사용자 지정 모델 학습을 수행하기 위해 Python SDK v2 노트북을 개발하고 있습니다. 노트북 코드는 필요한 모든 패키지를 가져옵니다.
학습 스크립트, 환경 및 컴퓨팅 정보를 포함하도록 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다.
10개의 코드를 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 고르려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
워크스페이스에서 사용자 지정 모델 학습을 수행하기 위해 Python SDK v2 노트북을 개발하고 있습니다. 노트북 코드는 필요한 모든 패키지를 가져옵니다.
학습 스크립트, 환경 및 컴퓨팅 정보를 포함하도록 Python SDK v2 코드를 완성해야 합니다.
10개의 코드를 어떻게 완성해야 할까요? 정답을 고르려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 다음 데이터 세트를 실험에 로드합니다.
입력 데이터셋과 동일한 열과 헤더 행을 가지면서 두 입력 데이터셋의 모든 행을 포함하는 데이터셋을 생성해야 합니다.
해결 방법: 행 추가 모듈을 사용하십시오.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 다음 데이터 세트를 실험에 로드합니다.
입력 데이터셋과 동일한 열과 헤더 행을 가지면서 두 입력 데이터셋의 모든 행을 포함하는 데이터셋을 생성해야 합니다.
해결 방법: 행 추가 모듈을 사용하십시오.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B
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구독에서 Azure AI Foundry 프로젝트를 관리하고 있습니다. gpt-4o 모델을 배포했습니다. 기존 프런트엔드 애플리케이션에서 사용하기 전에 모델을 테스트해야 합니다. 더 창의적인 응답을 얻기 위해 매개변수를 조정해야 합니다.
해결책: 빈도수 페널티를 조정합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
해결책: 빈도수 페널티를 조정합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B
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기존 모델을 재학습시킵니다.
레지스트리에 현재 버전의 모델을 유지하면서 새 버전의 모델을 등록해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
레지스트리에 현재 버전의 모델을 유지하면서 새 버전의 모델을 등록해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: A
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Azure Machine Learning을 사용하여 머신 러닝 모델을 학습시키고 있습니다. 학습 스크립트를 원격으로 실행할 컴퓨팅 대상이 필요합니다. 다음 Python 코드를 실행합니다.
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: Yes
The compute is created within your workspace region as a resource that can be shared with other users.
Box 2: Yes
It is displayed as a compute cluster.
View compute targets
1. To see all compute targets for your workspace, use the following steps:
2. Navigate to Azure Machine Learning studio.
3. Under Manage, select Compute.
4. Select tabs at the top to show each type of compute target.
Box 3: Yes
min_nodes is not specified, so it defaults to 0.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.compute.amlcompute.
amlcomputeprovisioningconfiguration
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-attach-compute-studio
참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
여러 열에 결측값이 포함된 수치 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
결측값은 특징 집합의 차원에 영향을 주지 않는 적절한 연산을 사용하여 처리해야 합니다.
모든 값을 포함하려면 전체 데이터 세트를 분석해야 합니다.
해결 방법: 다중 대치법(MICE, Multiple Imputation by Chained Equations)을 사용하여 각 결측값을 대체합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
여러 열에 결측값이 포함된 수치 데이터 세트를 분석하고 있습니다.
결측값은 특징 집합의 차원에 영향을 주지 않는 적절한 연산을 사용하여 처리해야 합니다.
모든 값을 포함하려면 전체 데이터 세트를 분석해야 합니다.
해결 방법: 다중 대치법(MICE, Multiple Imputation by Chained Equations)을 사용하여 각 결측값을 대체합니다.
이 해결책은 목표를 달성합니까?
Correct Answer: A
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MLflow 모델을 생성합니다.
일괄 추론을 수행하려면 모델을 Azure Machine Learning에 배포해야 합니다.
일괄 배포를 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 구성 요소를 사용해야 할까요? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
일괄 추론을 수행하려면 모델을 Azure Machine Learning에 배포해야 합니다.
일괄 배포를 생성해야 합니다.
어떤 두 가지 구성 요소를 사용해야 할까요? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer: A,C
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