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시험 번호/코드: DP-100
시험 이름: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)
인증사: Microsoft
인증시험: Microsoft Azure
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DP-100日本語

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Microsoft DP-100日本語 시험요강:

주제소개
주제 1
  • Optimize language models for AI applications: This advanced topic teaches Microsoft Data Scientists to enhance AI applications by optimizing language models. Skills are developed in preparing models for optimization, prompt engineering, and employing techniques like Prompt Flow and Retrieval Augmented Generation (RAG). Additionally, fine-tuning strategies are explored to maximize model performance.
주제 2
  • Explore data, and run experiments: This section focuses on enabling Microsoft Data Scientists to explore datasets and experiment with model configurations effectively. By leveraging automated machine learning, participants explore optimal models and streamline custom model training with notebooks. It evaluates skills in automating hyperparameter tuning to refine models for improved performance.
주제 3
  • Train and deploy models: In this topic, Microsoft Data Scientists develop the expertise to execute training scripts and implement efficient training pipelines. Participants learn to manage models effectively and deploy them using Azure services. The focus is on assessing proficiency in training processes, deployment strategies, and lifecycle management of machine learning models to ensure production-ready solutions that align with organizational goals.
주제 4
  • Design and prepare a machine learning solution: This topic equips Microsoft Data Scientists with skills to design comprehensive machine learning solutions tailored to business needs. It delves into managing resources and assets in the Azure Machine Learning workspace, offering insights into organizing computational and storage resources effectively.

참조: https://www.microsoft.com/en-us/learning/exam-dp-100.aspx

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최신 Microsoft Azure DP-100J 무료샘플문제

ノートブックからモデルをトレーニングするためのハイパーパラメータ調整を実装します。ノートブックはAzure Machine Learningワークスペースにあります。関連するすべてのPythonライブラリをインポートするコードを追加します。
num_hidden_​​layers および batch_size ハイパーパラメータの検索空間にわたってベイズ サンプリングを構成する必要があります。
ベイジアン サンプリングを構成するには、次の Python コードを完了する必要があります。
どのコード セグメントを使用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ます。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

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정답:


Explanation:

Python スクリプトを含む 2 つのステップを含む、pipeline1 という名前の Azure Machine Learning パイプラインを作成します。
最初のステップで処理されたデータは 2 番目のステップに渡されます。
pipeline1 の下流データ ソースのコンテンツを更新し、パイプラインを再度実行する必要があります。 pipeline1 の新しい実行で更新されたコンテンツが完全に処理されることを確認する必要があります。
解決策: 両方のステップの PythonScriptStep オブジェクトの allow_reuse パラメータを False に設定します。この解決策は目標を満たしていますか?

  • A. いいえ
  • B. はい
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정답: A  🗳️

ディープ ラーニング仮想マシン (DLVM) を使用して、Compute Unified Device Architecture (CUDA) 計算を使用したディープ ラーニング モデルをトレーニングする予定です。
CUDA をサポートするには DLVM を構成する必要があります。
何を実装する必要がありますか?

  • A. インテル ソフトウェア ガード エクステンション (インテル SGX) テクノロジー
  • B. オーバークロックによるコンピュータ処理装置（CPU）の速度向上
  • C. ソリッドステートドライブ (SSD)
  • D. グラフィック プロセッシング ユニット (GPU)
  • E. 高ランダムアクセスメモリ（RAM）構成
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정답: D  🗳️

설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)

Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。
Python SDK v2 を使用して、ワークスペースでスタンドアロンの Apache Spark ジョブを構成します。
Azure Machine Learning サーバーレス Spark コンピューティングを使用して、入力、出力、ユーザー ID を含むジョブを作成する必要があります。どの 2 つのクラスを構成する必要がありますか？ 正解はそれぞれソリューションの一部を示しています。2 つ選択してください。注: 正解は 1 つにつき 1 ポイントです。

  • A. アイデンティティ構成
  • B. スパーク
  • C. MLクライアント
  • D. SynapseSparkCompute
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정답: A,B  🗳️

ホテル予約ウェブサイトの不正取引を予測するための機械学習モデルを開発およびトレーニングします。
サイトへのトラフィックはかなり異なります。このサイトでは、月曜日と金曜日にトラフィックが多く、他の日にはトラフィックがはるかに少なくなっています。休日もWebトラフィックの多い日です。モデルを、需要をサポートするために動的にスケールアップおよびスケールダウンできるコンピューティング上のAzure MachineLearningリアルタイムWebサービスエンドポイントとしてデプロイする必要があります。どのデプロイメント計算オプションを使用する必要がありますか？

  • A. 別のリージョンに接続された仮想マシン
  • B. Azure Machine LearningComputeインスタンス
  • C. Azure Kubernetes Service（AKS）推論クラスター
  • D. 接続されたAzureDatabricksクラスター
  • E. Azureコンテナインスタンス（ACI）
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정답: A  🗳️

설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)

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