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DP-100 Praxisprüfung - DP-100 Probesfragen

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Die Microsoft DP-100 Prüfung ist darauf ausgelegt, die Fähigkeiten von Data Scientists im Design und der Implementierung von Data Science-Lösungen auf Azure, der Cloud-Computing-Plattform von Microsoft, zu testen. Diese Prüfung ist für Kandidaten gedacht, die mit Machine-Learning-Konzepten vertraut sind und Erfahrung mit Azure-Diensten wie Azure Machine Learning und Azure Databricks haben.

>> DP-100 Praxisprüfung <<

DP-100 Probesfragen, DP-100 Zertifizierungsprüfung

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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q312-Q317):

312. Frage

You need to record the row count as a metric named row_count that can be returned using the get_metrics method of the Run object after the experiment run completes. Which code should you use?

A. run.tag('row_count', rows)
B. run.log_row('row_count', rows)
C. run.upload_file('row_count', './data.csv')
D. run.log('row_count', rows)
E. run.log_table('row_count', rows)

Antwort: D

Begründung:
Explanation
Log a numerical or string value to the run with the given name using log(name, value, description=''). Logging a metric to a run causes that metric to be stored in the run record in the experiment. You can log the same metric multiple times within a run, the result being considered a vector of that metric.
Example: run.log("accuracy", 0.95)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.run

313. Frage
You create an Azure Machine Learning workspace.
You must use the Python SDK v2 to implement an experiment from a Jupyter notebook in the workspace. The experiment must log a table in the following format:

You need to complete the Python code to log the table.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:

314. Frage
You need to define a process for penalty event detection.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Antwort:

Begründung:

315. Frage
An organization uses Azure Machine Learning service and wants to expand their use of machine learning.
You have the following compute environments. The organization does not want to create another compute environment.

You need to determine which compute environment to use for the following scenarios.
Which compute types should you use? To answer, drag the appropriate compute environments to the correct scenarios. Each compute environment may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:
Box 1: nb_server

Box 2: mlc_cluster
With Azure Machine Learning, you can train your model on a variety of resources or environments, collectively referred to as compute targets. A compute target can be a local machine or a cloud resource, such as an Azure Machine Learning Compute, Azure HDInsight or a remote virtual machine.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-set-up-training-targets

316. Frage
You use the Azure Machine Learning SDK to run a training experiment that trains a classification model and calculates its accuracy metric.
The model will be retrained each month as new data is available.
You must register the model for use in a batch inference pipeline.
You need to register the model and ensure that the models created by subsequent retraining experiments are registered only if their accuracy is higher than the currently registered model.
What are two possible ways to achieve this goal? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

A. Specify a different name for the model each time you register it.
B. Specify the model framework version when registering the model, and only register subsequent models if this value is higher.
C. Register the model with the same name each time regardless of accuracy, and always use the latestversion of the model in the batch inferencing pipeline.
D. Specify a property named accuracy with the accuracy metric as a value when registering the model, and only register subsequent models if their accuracy is higher than the accuracy property value of thecurrently registered model.
E. Specify a tag named accuracy with the accuracy metric as a value when registering the model, and only register subsequent models if their accuracy is higher than the accuracy tag value of the currentlyregistered model.

Antwort: B,E

Begründung:
E: Using tags, you can track useful information such as the name and version of the machine learning library used to train the model. Note that tags must be alphanumeric.
Reference:
https://notebooks.azure.com/xavierheriat/projects/azureml-getting-started/html/how-to-use-azureml
/deployment/register-model-create-image-deploy-service/register-model-create-image-deploy-service.ipynb

317. Frage
......

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