QUESTION NO: 1
Azure ML SDKを使用してバッチ推論パイプラインを作成します。パイプラインを実行するには、次のコードを使用します。
azureml.pipeline.core からパイプラインをインポートします
azureml.core.experiment から Experiment をインポートします
パイプライン = パイプライン(ワークスペース = ws、ステップ = [parallelrun_step])
pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(pipeline)
パイプライン実行の進行状況を監視する必要があります。
この目標を達成するには、どのような 2 つの方法がありますか? それぞれの正解は完全な解決策を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
Azure ML SDKを使用してバッチ推論パイプラインを作成します。パイプラインを実行するには、次のコードを使用します。
azureml.pipeline.core からパイプラインをインポートします
azureml.core.experiment から Experiment をインポートします
パイプライン = パイプライン(ワークスペース = ws、ステップ = [parallelrun_step])
pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(pipeline)
パイプライン実行の進行状況を監視する必要があります。
この目標を達成するには、どのような 2 つの方法がありますか? それぞれの正解は完全な解決策を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
Correct Answer: C,E
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QUESTION NO: 2
Azure Machine Learningワークスペースを作成します
ワークスペースでカスタムモデルのトレーニングを実行するためのPython SDK v2ノートブックを開発しています。ノートブックのコードは必要なパッケージをすべてインポートします。
トレーニング スクリプト、環境、およびコンピューティング情報を含めるように Python SDK v2 コードを完成させる必要があります。
10 個のコードをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正解ごとに1ポイント獲得
Azure Machine Learningワークスペースを作成します
ワークスペースでカスタムモデルのトレーニングを実行するためのPython SDK v2ノートブックを開発しています。ノートブックのコードは必要なパッケージをすべてインポートします。
トレーニング スクリプト、環境、およびコンピューティング情報を含めるように Python SDK v2 コードを完成させる必要があります。
10 個のコードをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正解ごとに1ポイント獲得
Correct Answer:
Explanation:
QUESTION NO: 3
注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成できる可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策が含まれる場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
機械学習モデルをトレーニングして登録します。
モデルをリアルタイム Web サービスとしてデプロイすることを計画しています。アプリケーションでモデルを使用するには、キーベースの認証を使用する必要があります。
Web サービスをデプロイする必要があります。
解決：
AksWebservice インスタンスを作成します。
auth_enabled プロパティの値を False に設定します。
token_auth_enabled プロパティの値を True に設定します。
モデルをサービスにデプロイします。
解決策は目標を達成できますか?
注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成できる可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策が含まれる場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
機械学習モデルをトレーニングして登録します。
モデルをリアルタイム Web サービスとしてデプロイすることを計画しています。アプリケーションでモデルを使用するには、キーベースの認証を使用する必要があります。
Web サービスをデプロイする必要があります。
解決：
AksWebservice インスタンスを作成します。
auth_enabled プロパティの値を False に設定します。
token_auth_enabled プロパティの値を True に設定します。
モデルをサービスにデプロイします。
解決策は目標を達成できますか?
Correct Answer: A
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QUESTION NO: 4
Azure Al Foundryプロジェクトを管理しています。RAGソリューション用のベクターインデックスを作成する予定です。スクリプトを使用して、リモートでインデックスを構築する必要があります。
どの2つのデータソースを使用できますか？ 正解はそれぞれ完全な解答を示します。2つ選択してください。注：正解1つにつき1ポイント獲得できます。
Azure Al Foundryプロジェクトを管理しています。RAGソリューション用のベクターインデックスを作成する予定です。スクリプトを使用して、リモートでインデックスを構築する必要があります。
どの2つのデータソースを使用できますか？ 正解はそれぞれ完全な解答を示します。2つ選択してください。注：正解1つにつき1ポイント獲得できます。
Correct Answer: B,D
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QUESTION NO: 5
Azure Al Foundry でモデル ベンチマークを確認しました。
最も言語的に正確なテキストを生成するには、モデルの習熟度に基づいた大規模な言語モデルを使用する必要があります。モデルのベンチマークを選択する必要があります。どのベンチマーク指標に重点を置くべきでしょうか？
Azure Al Foundry でモデル ベンチマークを確認しました。
最も言語的に正確なテキストを生成するには、モデルの習熟度に基づいた大規模な言語モデルを使用する必要があります。モデルのベンチマークを選択する必要があります。どのベンチマーク指標に重点を置くべきでしょうか？
Correct Answer: D
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QUESTION NO: 6
Azure Machine Learning を使用してハイパーパラメータのチューニングを実行します。
次の Python コードを作成します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
Azure Machine Learning を使用してハイパーパラメータのチューニングを実行します。
次の Python コードを作成します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
Correct Answer:
Explanation:
QUESTION NO: 7
Azure Machine Learning Python SDK を使用して、バッチ推論パイプラインを作成します。
組織内のビジネス グループがパイプラインを使用できるように、バッチ推論パイプラインを公開する必要があります。各ビジネス グループは、パイプラインがスコアリングのためにモデルに送信するデータの異なる場所を指定できる必要があります。
パイプラインを公開する必要があります。
あなたは何をするべきか？
Azure Machine Learning Python SDK を使用して、バッチ推論パイプラインを作成します。
組織内のビジネス グループがパイプラインを使用できるように、バッチ推論パイプラインを公開する必要があります。各ビジネス グループは、パイプラインがスコアリングのためにモデルに送信するデータの異なる場所を指定できる必要があります。
パイプラインを公開する必要があります。
あなたは何をするべきか？
Correct Answer: D
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QUESTION NO: 8
トラフィックの最適化のための Azure Machine Learning ソリューションを設計しています。
モデルはサーバーレスコンピューティング上のウェブサービスとしてデプロイされ、現在の交通状況と気象状況に基づいてリアルタイムの予測を提供する必要があります。このソリューションには推論戦略が必要です。どのコンピューティングを使用すべきでしょうか？
トラフィックの最適化のための Azure Machine Learning ソリューションを設計しています。
モデルはサーバーレスコンピューティング上のウェブサービスとしてデプロイされ、現在の交通状況と気象状況に基づいてリアルタイムの予測を提供する必要があります。このソリューションには推論戦略が必要です。どのコンピューティングを使用すべきでしょうか？
Correct Answer: C
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QUESTION NO: 9
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。Azure Machine Learning Studio で、コード不要の AutoML を使用して分類モデルをトレーニングします。
このモデルは、金融機関の顧客が定期預金に加入するかどうかを予測する必要があります。データセットを作成したら、Azure Machine Learning Studio でデータ プロファイルをプレビューする必要があります。
モデルをトレーニングする必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。Azure Machine Learning Studio で、コード不要の AutoML を使用して分類モデルをトレーニングします。
このモデルは、金融機関の顧客が定期預金に加入するかどうかを予測する必要があります。データセットを作成したら、Azure Machine Learning Studio でデータ プロファイルをプレビューする必要があります。
モデルをトレーニングする必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
Correct Answer:
Explanation:
QUESTION NO: 10
Azure Machine Learning で自動化された機械学習を使用して、マルチクラスの画像分類モデルを作成します。
Azure Machine Learning 表形式データセットの形式でモデル トレーニングの入力として、ラベル付きの画像データを準備する必要があります。
どのデータ形式を使用する必要がありますか?
Azure Machine Learning で自動化された機械学習を使用して、マルチクラスの画像分類モデルを作成します。
Azure Machine Learning 表形式データセットの形式でモデル トレーニングの入力として、ラベル付きの画像データを準備する必要があります。
どのデータ形式を使用する必要がありますか?
Correct Answer: A
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QUESTION NO: 11
AmICompute クラスターとバッチ エンドポイントを含む Azure Machine Learning ワークスペースがあります。
MLflow モデルを含むリポジトリをローカルコンピューターにクローンします。モデルをバッチエンドポイントにデプロイできることを確認する必要があります。
解決策: ワークスペースにデータストアを作成します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
AmICompute クラスターとバッチ エンドポイントを含む Azure Machine Learning ワークスペースがあります。
MLflow モデルを含むリポジトリをローカルコンピューターにクローンします。モデルをバッチエンドポイントにデプロイできることを確認する必要があります。
解決策: ワークスペースにデータストアを作成します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
Correct Answer: A
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QUESTION NO: 12
イベント中の通話数を推定するための回帰モデルを構築しています。
ポアソン回帰モデルを構築するために、特徴値が条件を満たしているかどうかを判断する必要があります。
機能セットにはどの2つの条件が含まれている必要がありますか？それぞれの正解は解決策の一部を示しています。注：
正しい選択ごとに 1 ポイントが与えられます。
イベント中の通話数を推定するための回帰モデルを構築しています。
ポアソン回帰モデルを構築するために、特徴値が条件を満たしているかどうかを判断する必要があります。
機能セットにはどの2つの条件が含まれている必要がありますか？それぞれの正解は解決策の一部を示しています。注：
正しい選択ごとに 1 ポイントが与えられます。
Correct Answer: A,D
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Explanation: Only visible for Actual4test members. You can sign-up / login (it's free).
QUESTION NO: 13
あなたは、鳥類の健康と渡りを追跡するプロジェクトのリードデータサイエンティストです。専門家が収集したラベル付きの鳥類写真セットを用いて、複数画像分類のディープラーニングモデルを作成します。このモデルを用いて、アプリユーザーが撮影した鳥類の種類を予測するクロスプラットフォームのモバイルアプリを開発する予定です。
トレーニング済みのモデルをWebサービスとしてテストし、デプロイする必要があります。デプロイされたモデルは以下の要件を満たしている必要があります。
テストには認証された接続は必要ありません。
デプロイされたモデルは、推論中に低レイテンシで実行する必要があります。
REST エンドポイントはスケーラブルである必要があり、複数のエンドユーザーがモバイル アプリケーションを使用しているときに大量のリクエストを処理できる容量が必要です。
有効な REST リクエストが送信されたときに、Web サービスが期待される JSON 形式で予測を返すことを確認する必要があります。
どのコンピューティング リソース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てください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
あなたは、鳥類の健康と渡りを追跡するプロジェクトのリードデータサイエンティストです。専門家が収集したラベル付きの鳥類写真セットを用いて、複数画像分類のディープラーニングモデルを作成します。このモデルを用いて、アプリユーザーが撮影した鳥類の種類を予測するクロスプラットフォームのモバイルアプリを開発する予定です。
トレーニング済みのモデルをWebサービスとしてテストし、デプロイする必要があります。デプロイされたモデルは以下の要件を満たしている必要があります。
テストには認証された接続は必要ありません。
デプロイされたモデルは、推論中に低レイテンシで実行する必要があります。
REST エンドポイントはスケーラブルである必要があり、複数のエンドユーザーがモバイル アプリケーションを使用しているときに大量のリクエストを処理できる容量が必要です。
有効な REST リクエストが送信されたときに、Web サービスが期待される JSON 形式で予測を返すことを確認する必要があります。
どのコンピューティング リソース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てください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: ds-workstation notebook VM
An authenticated connection must not be required for testing.
On a Microsoft Azure virtual machine (VM), including a Data Science Virtual Machine (DSVM), you create local user accounts while provisioning the VM. Users then authenticate to the VM by using these credentials.
Box 2: gpu-compute cluster
Image classification is well suited for GPU compute clusters
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-common-identity
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/ai/training-deep-learning
QUESTION NO: 14
株価を予測する機械学習モデルを実装しています。
このモデルは PostgreSQL データベースを使用しており、GPU 処理が必要です。
必要なツールで事前構成された仮想マシンを作成する必要があります。
あなたは何をするべきか？
株価を予測する機械学習モデルを実装しています。
このモデルは PostgreSQL データベースを使用しており、GPU 処理が必要です。
必要なツールで事前構成された仮想マシンを作成する必要があります。
あなたは何をするべきか？
Correct Answer: A
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