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Microsoft DP-100: Requirements
The Microsoft DP-100 exam is created for the individuals who are involved in implementing machine learning techniques. The candidates for this certification test should have an in-depth knowledge of identifying and preparing the development environment, applying scientific data and rigor exploration techniques to acquire actionable insights along with communicating results to the stakeholders. They should also possess the skills in preparing data for modeling and developing models. In addition, they should also be able to apply machine learning techniques to train, deploy and evaluate models to build any AI solutions, which satisfy the business objectives.
Reference: https://www.microsoft.com/en-us/learning/exam-dp-100.aspx
How to study the DP-100 Exam
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Various version of DP-100日本語 test dumps--- PDF & Software & APP version
Here we will give you some more details of three versions, and all of them were designed for your needs: Pdf version of DP-100日本語 test dumps - Legible to read and remember, support customers' printing request, and also can be shared with your friends or colleagues. Software version of DP-100日本語 test dumps - Providing simulation test system, several times of setup with no restriction. Remember support Windows system users only. App online version of DP-100日本語 test dumps - Be suitable to all kinds of equipment or digital devices. Be supportive to offline exercise on the condition without mobile data or WIFI.
Microsoft DP-100日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Optimize language models for AI applications | 25-30% | - Evaluate and improve models
|
| Design and prepare a machine learning solution | 20-25% | - Manage Azure Machine Learning workspace
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| Explore data and run experiments | 20-25% | - Implement pipelines
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| Train and deploy models | 25-30% | - Manage models
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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) Sample Questions:
トレーニング済みのモデルに対してリアルタイム推論サービスをデプロイします。
デプロイされたモデルはビジネスクリティカルなアプリケーションをサポートしており、Web サービスに送信されるデータと、そのデータによって生成される予測を監視できることが重要です。
最小限の管理労力で、デプロイされたモデルの監視ソリューションを実装する必要があります。
何をすべきでしょうか?
- A. サービス エンドポイントに対して Azure Application Insights を有効にし、Azure Portal でログに記録されたデータを表示します。
- B. モデルのトレーニングに使用された実験によって生成されたログ ファイルを表示します。
- C. エンドポイントを参照する ML フロー追跡 URI を作成し、ML フローによって記録されたデータを表示します。
- D. Azure ML Studio で登録されたモデルの説明を表示します。
Correct Answer: A 🗳️
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Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
DataDriftDetector クラスを使用して、ベースライン データセットと後続のターゲット データセット間のデータ ドリフトを検出する必要があります。
コードセグメントをどのように完了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: create_from_datasets
The create_from_datasets method creates a new DataDriftDetector object from a baseline tabular dataset and a target time series dataset.
Box 2: backfill
The backfill method runs a backfill job over a given specified start and end date.
Syntax: backfill(start_date, end_date, compute_target=None, create_compute_target=False) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-datadrift/azureml.datadrift.datadriftdetector(class)
モデルをトレーニングし、Azure Machine Learning ワークスペースに登録します。これで、モデルをリアルタイム Web サービスとしてデプロイする準備が整いました。
Azure Kubernetes Service (AKS) 推論クラスターにモデルをデプロイしましたが、モデルのデプロイに関連付けられたエントリ スクリプトをサービスが実行するときにエラーが発生するため、デプロイは失敗します。
コードの更新ごとにサービスを再デプロイする必要はなく、コードを繰り返し変更してサービスを再ロードすることでエラーをデバッグする必要があります。
何をすべきでしょうか?
- A. AKS サービスのデプロイ構成を変更して、Application Insights を有効にし、AKS に再デプロイします。
- B. ローカル Web サービス デプロイメント構成を作成し、モデルをローカル Docker コンテナーにデプロイします。
- C. エントリ スクリプトの最初の行にブレークポイントを追加し、サービスを AKS に再デプロイします。
- D. Azure Container Instances (ACI) Web サービスのデプロイ構成を作成し、ACI にモデルをデプロイします。
- E. 新しいバージョンのモデルを登録し、エントリ スクリプトを更新して、登録されたパスから新しいバージョンのモデルをロードします。
Correct Answer: D 🗳️
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ペナルティ イベント検出のプロセスを定義する必要があります。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。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:
お客様は、ご自身のサブスクリプションで Azure AI Foundry プロジェクトを管理しています。gpt-4o モデルをデプロイします。既存のフロントエンド アプリケーションで使用する前に、モデルをテストする必要があります。より創造的な応答を得るために、パラメーターを調整する必要があります。
解決策：温度を上げる。
その解決策は目標を達成しているか？
- A. いいえ
- B. はい
Correct Answer: B 🗳️
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