Kategorie DP-100

NEUE FRAGE 233
Sie verwalten einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich namens Arbeitsbereich1.
Sie müssen einen Azure Blob-Storage-Datenspeicher in Workspace1 mit einem Zugriffsschlüssel registrieren. Sie entwickeln Python SDK v2-Code, um alle für die Registrierung des Datenspeichers erforderlichen Module zu importieren.
Sie müssen den Python SDK v2-Code vervollständigen, um den Datenspeicher zu definieren.
Wie sollten Sie den Code ausfüllen? Wählen Sie zur Beantwortung die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 234
Sie lassen Modelle des maschinellen Lernens unfaire Vorhersagen über sensible Merkmale erstellen.
Sie müssen eine Nachbearbeitungstechnik verwenden, um eine Einschränkung auf die Modelle anzuwenden, um ihre Ungerechtigkeit zu mildern.
Sie müssen eine Nachbearbeitungsmethode und einen Modelltyp auswählen.
Was sollten Sie verwenden? Wählen Sie zur Beantwortung die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 235
Sie müssen die Methoden zur Aufteilung der Daten entsprechend den Prüfanforderungen festlegen.
Welche Eigenschaften sollten Sie auswählen? Um zu antworten, wählen Sie die entsprechende Option-, m den Antwortbereich. HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 236
Sie führen eine Stimmungsanalyse mit einer CSV-Datei durch, die 12.000 Kundenrezensionen in einem kurzen Satzformat enthält. Sie fügen die CSV-Datei zu Azure Machine Learning Studio hinzu und konfigurieren sie als Startpunktdatensatz für ein Experiment. Sie fügen dem Experiment das Modul Extract N-Gram Features from Text hinzu, um Schlüsselphrasen aus der Spalte mit den Kundenrezensionen im Datensatz zu extrahieren.
Sie müssen ein neues n-Gramm-Wörterbuch aus dem Kundenrezensionstext erstellen und die maximale n-Gramm-Größe auf Trigramme einstellen.
Was sollen Sie auswählen? Um zu antworten, wählen Sie die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 237
Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die das gleiche Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine einzigartige Lösung, die die angegebenen Ziele erfüllen könnte. Einige Fragensets können mehr als eine richtige Lösung enthalten, während andere möglicherweise keine richtige Lösung haben.
Nachdem Sie eine Frage in diesem Abschnitt beantwortet haben, können Sie NICHT mehr zu dieser Frage zurückkehren. Folglich werden diese Fragen nicht in der Übersicht angezeigt.
Sie erstellen ein Modell zur Vorhersage von Wetterbedingungen auf der Grundlage von historischen Daten.
Sie müssen eine Pipeline erstellen, die ein Verarbeitungsskript ausführt, um Daten aus einem Datenspeicher zu laden und die verarbeiteten Daten an ein Trainingsskript für ein Modell für maschinelles Lernen zu übergeben.
Lösung: Führen Sie den folgenden Code aus:

Erfüllt die Lösung das Ziel?

NEUE FRAGE 238
Sie sammeln Daten von einer nahe gelegenen Wetterstation. Sie haben einen Pandas-Datenframe namens weather_df, der die folgenden Daten enthält:

Die Daten werden alle 12 Stunden erhoben: mittags und um Mitternacht.
Sie planen, mithilfe des automatisierten maschinellen Lernens ein Zeitreihenmodell zu erstellen, das die Temperatur für die nächsten sieben Tage vorhersagt. In der ersten Trainingsrunde möchten Sie maximal 50 verschiedene Modelle trainieren.
Sie müssen das Azure Machine Learning SDK verwenden, um ein automatisiertes maschinelles Lernexperiment durchzuführen, um diese Modelle zu trainieren.
Sie müssen den automatischen maschinellen Lernlauf konfigurieren.
Wie sollten Sie die AutoMLConfig-Definition ausfüllen? Wählen Sie zur Beantwortung die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 239
Sie bereiten sich darauf vor, das Azure ML SDK für die Durchführung eines Experiments zu verwenden und müssen Berechnungen erstellen. Sie führen den folgenden Code aus:

Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja, wenn die Aussage wahr ist. Andernfalls wählen Sie Nein.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 240
Sie registrieren einen Dateidatensatz namens csvjolder, der auf einen Ordner verweist. Der Ordner enthält mehrere CSV-Dateien (Com-Separated Values) in einem Azure-Speicher-Blob-Container. Sie planen, den folgenden Code zu verwenden, um ein Skript auszuführen, das Daten aus dem Dateidatensatz lädt. Sie erstellen und instanziieren die folgenden Variablen:

Sie haben den folgenden Code:


Sie müssen das Dataset übergeben, um sicherzustellen, dass das Skript die Dateien lesen kann, auf die es verweist. Welches Codesegment sollten Sie einfügen, um den Codekommentar zu ersetzen?

NEUE FRAGE 241
Sie müssen die Sprache Python verwenden, um eine Stichprobenstrategie für die Modelle zur Erkennung globaler Strafen zu erstellen.
Wie sollten Sie das Codesegment ausfüllen? Wählen Sie zur Beantwortung die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 242
Sie möchten Text aus CSV-Dateien vorverarbeiten. Sie laden die standardmäßige Stoppwortliste von Azure Machine Learning Studio.
Sie müssen das Modul Preprocess Text so konfigurieren, dass es die folgenden Anforderungen erfüllt:
Sicherstellen, dass mehrere verwandte Wörter aus einer einzigen kanonischen Form stammen.
Entfernt Pipe-Zeichen aus dem Text.
Entfernen Sie Wörter, um das Auffinden von Informationen zu optimieren.
Welche drei Optionen sollten Sie wählen? Um zu antworten, wählen Sie die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 243
Sie haben einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich.
Sie führen den folgenden Code in einer Python-Umgebung aus, in der die Konfigurationsdatei für Ihren Arbeitsbereich heruntergeladen wurde.

Anweisungen: Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja, wenn die Aussage zutrifft. Andernfalls wählen Sie Nein. HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 244
Sie erstellen ein Experiment in Azure Machine Learning Studio. Sie fügen einen Trainingsdatensatz hinzu, der 10.000 Zeilen enthält. Die ersten 9.000 Zeilen repräsentieren Klasse 0 (90 Prozent). Die ersten 1.000 Zeilen repräsentieren Klasse 1 (10 Prozent).
Der Trainingssatz ist zwischen zwei Klassen unausgewogen. Sie müssen die Anzahl der Trainingsbeispiele für Klasse 1 auf 4.000 erhöhen, indem Sie Datenreihen verwenden. Sie fügen das Modul Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) zu dem Experiment hinzu.
Sie müssen das Modul konfigurieren.
Welche Werte sollten Sie verwenden? Wählen Sie zur Beantwortung die entsprechenden Optionen im Dialogfeld im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 245
Sie trainieren Klassifizierungs- und Regressionsmodelle mit Hilfe des automatischen maschinellen Lernens.
Sie müssen die Ergebnisse automatisierter Experimente zum maschinellen Lernen auswerten. Die Ergebnisse beinhalten, wie ein Klassifikationsmodell systematische Fehler in seinen Vorhersagen macht und die Beziehung zwischen dem Zielmerkmal und den Vorhersagen des Regressionsmodells. Sie müssen Diagramme verwenden, die durch automatisiertes maschinelles Lernen erstellt wurden.
Sie müssen für jeden Modelltyp einen Diagrammtyp auswählen.
Welche Diagrammtypen sollten Sie verwenden? Wählen Sie zur Beantwortung die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 246
Sie erstellen einen neuen Azure Databricks-Arbeitsbereich.
Sie konfigurieren einen neuen Cluster für langlaufende Aufgaben mit gemischten Lasten auf dem Compute-Cluster, wie in der Abbildung unten dargestellt.

Verwenden Sie die Dropdown-Menüs, um die Antwort auszuwählen, die die jeweilige Aussage auf der Grundlage der in der Grafik dargestellten Informationen vervollständigt.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 247
Sie haben einen Azure-Blob-Container, der eine Reihe von TSV-Dateien enthält. Der Azure-Blob-Container ist als Datenspeicher für einen Azure Machine Learning Service Workspace registriert. Jede TSV-Datei verwendet das gleiche Datenschema.
Sie planen, die Daten für alle TSV-Dateien zusammenzufassen und dann die zusammengefassten Daten als Datensatz in einem Azure Machine Learning-Arbeitsbereich zu registrieren, indem Sie das Azure Machine Learning SDK für Python verwenden.
Sie führen den folgenden Code aus.

Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja, wenn die Aussage wahr ist. Andernfalls wählen Sie Nein.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 248
Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die das gleiche Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine einzigartige Lösung, die die angegebenen Ziele erfüllen könnte. Einige Fragensets können mehr als eine richtige Lösung enthalten, während andere möglicherweise keine richtige Lösung haben.
Nachdem Sie eine Frage in diesem Abschnitt beantwortet haben, können Sie NICHT mehr zu dieser Frage zurückkehren. Folglich werden diese Fragen nicht in der Übersicht angezeigt.
Sie verwenden Azure Machine Learning, um ein Experiment durchzuführen, das ein Klassifizierungsmodell trainiert.
Sie möchten Hyperdrive verwenden, um Parameter zu finden, die die AUC-Metrik für das Modell optimieren. Sie konfigurieren eine HyperDriveConfig für das Experiment, indem Sie den folgenden Code ausführen:

Sie möchten diese Konfiguration verwenden, um ein Skript auszuführen, das ein Random-Forest-Modell trainiert und es dann mit Validierungsdaten testet. Die Beschriftungswerte für die Validierungsdaten werden in einer Variablen namens y_test gespeichert, und die vom Modell vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten werden in einer Variablen namens y_predicted gespeichert.
Sie müssen dem Skript eine Protokollierung hinzufügen, damit Hyperdrive die Hyperparameter für die AUC-Metrik optimieren kann.
Lösung: Führen Sie den folgenden Code aus:

Erfüllt die Lösung das Ziel?

NEUE FRAGE 249
Sie verwenden den Azure Machine Learning Designer, um einen Datensatz zu transformieren, der die Volkszählungsdaten aller Nationen enthält.
Sie müssen die Komponente Split Data verwenden, um den Datensatz in zwei Datensätze aufzuteilen. Der erste Datensatz muss die Volkszählungsdaten der Vereinigten Staaten enthalten. Der zweite Datensatz muss die Volkszählungsdaten der übrigen Länder enthalten.
Sie müssen die Komponente konfigurieren, um die Datensätze zu erstellen.
Welche Konfigurationswerte sollten Sie verwenden? Wählen Sie zur Beantwortung die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

NEUE FRAGE 250
Sie planen die Verwendung einer Data Science Virtual Machine (DSVM) mit den Open-Source-Frameworks für Deep Learning Caffe2 und Theano. Sie müssen eine vorkonfigurierte DSVM auswählen, um das Framework zu unterstützen.
Was sollten Sie erstellen?