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| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Design and prepare a machine learning solution | - Manage compute and data assets - Select appropriate Azure services for machine learning workloads - Plan and configure Azure Machine Learning workspace |
| Topic 2: Deploy and consume models | - Deploy models to endpoints - Monitor deployed models and endpoints |
| Topic 3: Train machine learning models | - Tune hyperparameters and evaluate models - Train models using Azure Machine Learning |
| Topic 4: Explore and analyze data | - Perform exploratory data analysis - Ingest and prepare data for modeling |
| Topic 5: Optimize and manage models | - Improve model performance - Track experiments and manage model lifecycle |
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334. Frage
You create a script for training a machine learning model in Azure Machine Learning service.
You create an estimator by running the following code:
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Box 1: Yes
Parameter source_directory is a local directory containing experiment configuration and code files needed for a training job.
Box 2: Yes
script_params is a dictionary of command-line arguments to pass to the training script specified in entry_script.
Box 3: No
Box 4: Yes
The conda_packages parameter is a list of strings representing conda packages to be added to the Python environment for the experiment.
335. Frage
You use Azure Machine Learning to train a model.
You must use a sampling method for tuning hyperparameters. The sampling method must pick samples based on how the model performed with previous samples.
You need to select a sampling method.
Which sampling method should you use?
Antwort: A
336. Frage
Hotspot Question
You are performing sentiment analysis using a CSV file that includes 12.0O0 customer reviews written in a short sentence format.
You add the CSV file to Azure Machine Learning Studio and Configure it as the starting point dataset of an experiment.
You add the Extract N-Gram Features from Text module to the experiment to extract key phrases from the customer review column in the dataset.
You must create a new n-gram text dictionary from the customer review text and set the maximum n-gram size to trigrams.
You need to configure the Extract N Gram features from Text module. What should you select?
To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Vocabulary mode: Create
For Vocabulary mode, select Create to indicate that you are creating a new list of n-gram features.
N-Grams size: 3
For N-Grams size, type a number that indicates the maximum size of the n-grams to extract and store. For example, if you type 3, unigrams, bigrams, and trigrams will be created.
Weighting function: Leave blank
The option, Weighting function, is required only if you merge or update vocabularies. It specifies how terms in the two vocabularies and their scores should be weighted against each other.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/extract-n- gram-features-from-text
337. Frage
You are retrieving data from a large datastore by using Azure Machine Learning Studio.
You must create a subset of the data for testing purposes using a random sampling seed based on the system clock.
You add the Partition and Sample module to your experiment.
You need to select the properties for the module.
Which values should you select? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/partition-and-sample
338. Frage
You perform hyper parameter tuning with Azure Machine Learning.
You create the following Python code:
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
Antwort:
Begründung:
339. Frage
......
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