試験コード： DP-100
試験名称： Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)
認証ベンダー： Microsoft
対応認証： Microsoft Azure

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Microsoft DP-100日本語認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 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.
トピック 2	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.
トピック 3	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.
トピック 4	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.

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

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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 認定 DP-100日本語試験問題：

問題 #1

Azure Machine Learning Designer を使用して、次のデータセットを実験に読み込みます。
データセット1

データセット2

入力データセットと同じ列とヘッダー行を持ち、両方の入力データセットのすべての行が含まれるデータセットを作成する必要があります。
解決策: 変換の適用コンポーネントを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?

A. はい
B. いいえ

解答を表示ディスカッション 0

正解：B 🗳️

問題 #2

注: この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、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表示されません。
Azure Machine Learning デザイナーを使用して、次のデータセットを実験に読み込みます。

入力データセットと同じ列とヘッダー行を持ち、両方の入力データセットのすべての行が含まれるデータセットを作成する必要があります。
解決策: Join Data モジュールを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?

A. はい
B. いいえ

解答を表示ディスカッション 0

正解：B 🗳️

問題 #3

機密データを含むデータセットがあります
a。データセットを使用してモデルをトレーニングします。
個人のデータを安全かつプライベートに保つには、差分プライバシーパラメータを使用する必要があります。
集計結果に対するユーザーデータの影響を減らす必要があります。
あなたは何をするべきか？

A. イプシロンパラメータの値を減らしてプライバシーを高め、精度を下げます
B. 最大のプライバシーを確保するためにイプシロンパラメーターの値を1に設定します
C. イプシロンパラメータの値を減らして、データに追加されるノイズの量を減らします
D. イプシロンパラメーターの値を増やしてプライバシーを減らし、精度を上げます

解答を表示ディスカッション 0

正解：A 🗳️

解説: (Fast2test メンバーにのみ表示されます)

問題 #4

AutoMLConfig クラスを使用して、最大 10 回のモデルトレーニング反復を含む自動機械学習タスクを定義する実験を実行します。このタスクは、accuracy という指標に基づいて、最もパフォーマンスの高いモデルを見つけようとします。
次のコードを使用して実験を送信します。
自動機械学習タスクによって生成された最適なモデルを返すPythonコードを作成する必要があります。どのコードセグメントを使用すればよいでしょうか？

解答を表示ディスカッション 0

正解：C 🗳️

解説: (Fast2test メンバーにのみ表示されます)

問題 #5

注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、指定された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策があ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した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
スクリプトという名前のローカルフォルダーにtrain.pyという名前のPythonスクリプトがあります。スクリプトは、scikit-learnを使用して回帰モデルをトレーニングします。スクリプトには、やはりスクリプトフォルダーにあるトレーニングデータファイルを読み込むコードが含まれています。
スクリプトは、aml-computeという名前の計算クラスターでAzure ML実験として実行する必要があります。
モデルトレーニングに必要なパッケージが環境に含まれるように、実行を構成する必要があります。ターゲットの計算クラスターを参照するaml-computeという名前の変数をインスタンス化しました。
解決策：次のコードを実行します。

ソリューションは目標を達成していますか？