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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure 認定 DP-100 試験問題 (Q498-Q503):

質問 # 498
You manage an Azure Machine Learning workspace named workspace1 with a compute instance named compute1. You connect to compute! by using a terminal window from wofkspace1. You create a file named
"requirements.txt" containing Python dependencies to include Jupyler.
You need to add a new Jupyter kernel to compute1.
Which four commands should you use? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

正解：

解説：

Explanation:

質問 # 499
You are developing deep learning models to analyze semi-structured, unstructured, and structured data types.
You have the following data available for model building:
- Video recordings of sporting events
- Transcripts of radio commentary about events
- Logs from related social media feeds captured during sporting events
You need to select an environment for creating the model.
Which environment should you use?

A. Azure Cognitive Services
B. Azure HDInsight with Spark MLib
C. Azure Machine Learning Studio
D. Azure Data Lake Analytics

正解：A

解説：
Azure Cognitive Services expand on Microsoft's evolving portfolio of machine learning APIs and enable developers to easily add cognitive features ?such as emotion and video detection; facial, speech, and vision recognition; and speech and language understanding ?into their applications.
The goal of Azure Cognitive Services is to help developers create applications that can see, hear, speak, understand, and even begin to reason. The catalog of services within Azure Cognitive Services can be categorized into five main pillars - Vision, Speech, Language, Search, and Knowledge.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/welcome

質問 # 500
You create an Azure Machine Learning workspace named workspace1. The workspace contains a Python SDK v2 notebook that uses MLflow to collect model training metrics and artifacts from your local computer.
You must reuse the notebook to run on Azure Machine Learning compute instance in workspace1.
You need to continue to log metrics and artifacts from your data science code.
What should you do?

A. Instantiate the MLCIient class.
B. Configure the tracking URL.
C. Log in to workspace1.
D. Instantiate the job class.

正解：B

質問 # 501
You are creating a binary classification by using a two-class logistic regression model.
You need to evaluate the model results for imbalance.
Which evaluation metric should you use?

A. Relative Absolute Error
B. Relative Squared Error
C. AUC Curve
D. Mean Absolute Error

正解：C

解説：
One can inspect the true positive rate vs. the false positive rate in the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the corresponding Area Under the Curve (AUC) value. The closer this curve is to the upper left corner, the better the classifier's performance is (that is maximizing the true positive rate while minimizing the false positive rate). Curves that are close to the diagonal of the plot, result from classifiers that tend to make predictions that are close to random guessing.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance#evaluating-a-binary-classification-model

質問 # 502
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 a classification model by using a logistic regression algorithm.
You must be able to explain the model's predictions by calculating the importance of each feature, both as an overall global relative importance value and as a measure of local importance for a specific set of predictions.
You need to create an explainer that you can use to retrieve the required global and local feature importance values.
Solution: Create a TabularExplainer.
Does the solution meet the goal?

A. Yes
B. No

正解：B

解説：
Instead use Permutation Feature Importance Explainer (PFI).
Note 1:

Note 2: Permutation Feature Importance Explainer (PFI): Permutation Feature Importance is a technique used to explain classification and regression models. At a high level, the way it works is by randomly shuffling data one feature at a time for the entire dataset and calculating how much the performance metric of interest changes. The larger the change, the more important that feature is. PFI can explain the overall behavior of any underlying model but does not explain individual predictions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-interpretability

質問 # 503
......

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