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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.
Microsoft DP-100 인증을 받으면 고용주와 클라이언트에게 Azure에서 데이터 과학 솔루션을 설계하고 구현하는 데 필요한 기술과 지식을 보유하고 있다는 것을 입증할 수 있습니다. 이는 또한 교육을 지속적으로 받고 최신 기술과 최상의 실천 방법을 따르는 것에 헌신하고 있다는 것을 보여줍니다.
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DP-100 시험을 통과하기 위해서는 통계 개념, 데이터 분석 기술 및 Python과 R과 같은 프로그래밍 언어에 대한 견고한 이해가 필요합니다. 또한 Hadoop 및 Spark와 같은 대용량 데이터 기술을 사용해본 경험이 있어야 하며, 모델을 프로덕션 환경에 배치하는 경험도 필요합니다.
질문 # 190
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 train and register a machine learning model.
You plan to deploy the model as a real-time web service. Applications must use key-based authentication to use the model.
You need to deploy the web service.
Solution:
Create an AksWebservice instance.
Set the value of the auth_enabled property to False.
Set the value of the token_auth_enabled property to True.
Deploy the model to the service.
Does the solution meet the goal?
정답：B
설명：
Explanation
Instead use only auth_enabled = TRUE
Note: Key-based authentication.
Web services deployed on AKS have key-based auth enabled by default. ACI-deployed services have key-based auth disabled by default, but you can enable it by setting auth_enabled = TRUE when creating the ACI web service. The following is an example of creating an ACI deployment configuration with key-based auth enabled.
deployment_config <- aci_webservice_deployment_config(cpu_cores = 1,
memory_gb = 1,
auth_enabled = TRUE)
Reference:
https://azure.github.io/azureml-sdk-for-r/articles/deploying-models.html
질문 # 191
You need to use the Python language to build a sampling strategy for the global penalty detection models.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답：
설명：
Explanation
Box 1: import pytorch as deeplearninglib
Box 2: ..DistributedSampler(Sampler)..
DistributedSampler(Sampler):
Sampler that restricts data loading to a subset of the dataset.
It is especially useful in conjunction with class:`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`. In such case, each process can pass a DistributedSampler instance as a DataLoader sampler, and load a subset of the original dataset that is exclusive to it.
Scenario: Sampling must guarantee mutual and collective exclusively between local and global segmentation models that share the same features.
Box 3: optimizer = deeplearninglib.train. GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.10)
질문 # 192
The finance team asks you to train a model using data in an Azure Storage blob container named finance-data.
You need to register the container as a datastore in an Azure Machine Learning workspace and ensure that an error will be raised if the container does not exist.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답：
설명：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.datastore.datastore
질문 # 193
You are building an experiment using the Azure Machine Learning designer.
You split a dataset into training and testing sets. You select the Two-Class Boosted Decision Tree as the algorithm.
You need to determine the Area Under the Curve (AUC) of the model.
Which three modules should you use in sequence? To answer, move the appropriate modules from the list of modules to the answer area and arrange them in the correct order.
정답：
설명：
질문 # 194
You plan to use Hyperdrive to optimize the hyperparameters selected when training a model. You create the following code to define options for the hyperparameter experiment
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No. NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답：
설명：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-core/azureml.train.hyperdrive.hyperdriveconfig
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
질문 # 195
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