우선 참고하실만한 사이트를 공유해 드릴게요!
Google에서 Azure dp-100 sample questionsts이라고 검색하시면 여러개 사이트가 확인됩니다.
그중에 하나만 가져와봤어요.
하지만...
혹자 말로는...이렇게 돌아다니는 덤프의 답도 정확하지 않고,
제가 직접 시험봤을 때도 유사문제는 음 5개정도였던것 같아요.
그래도 지푸라기라도 잡는 심정으로라도 저는 마지막 준비단계에서 풀고 시험봤습니다.
이보다는 제 시험봤을때를 기억하며 쓰는 문제들이 더 중요하지 않을까 생각해서 정리해보려고 합니다.
공부내용은 위에 page를 참고하시면 됩니다.
기억에 남는 문제는....
1. Feature importance 관련해서 기존 code를 inference 하는 문제로 (빈칸 뚫은 형식이었음)
- 보기1. download_model_explanation
- 보기2. list_model_explanation
문제 내용에 feature importance client라는 단어도 있었던거 같아요.
2. Tabular explainer에 대한 문제
3. 아래 보기중에 어떤게 특정상황에 쓸수있는 것인지 빈칸 채워넣는 문제
- log_image
- log
- log_matrix
- log_table
(위의 보기에 대해서 어떤 상황에 쓰는것인지 알아야겠죠??)
위에 링크 달았던 Azure dp-100 자격증 준비 tip에 자세히 설명드렸으니 꼭 저내용들은 읽어보시고 시험보셔야돼요.
4. parallel run step관련문제
5. Pytorch를 estimator로 사용할 때의 코드 작성하는 방법
- estimator = PyTorch(source_directory = ....,
entry_script = ......... )
6. ComputeTargetException을 왜/ 어떻게 사용하면 되는 것인지?
- try : ~~~코드 (동일한 이름의 compute target이 있으면 생성 안되는 조건)
except ComputeTargetException:
( try조건에 만족하지 않으면, 즉 동일한 이름의 compute target이 존재하지 않으면 생성)
7. mlflow의 workspace
--> mlflow에 대해서 알고 가기,
--> mlflow의 log_metrics도!
8. pipelinestep관련 문제
9. register model 관련
어떤 서비스와 컴퓨티을 쓸것인지
- 보기1. AksWebservice
10. overwritten에 대해서도 나옴
- 기존 동일 name 모델이 있을 때, overwritten하면 자동으로 버전=4로 업데이트 해서 등록이 됨
11. forecasting관련 문제. 코드 빈칸채우기
- automl_config = AutoMLConfig (task = 'forecasting' , ....)
--> forecasting으로 선택하는게 답이었음ㅋㅋㅋㅋ
12. automlconfig의 max_horizon알고가기
- max_horizon을 얼마로 설정해야 되는가?
--> interval과 맞춰야함 (7일 뒤를 예측한다고 하면 max_horizon값도 7이었나...??정확히 기억안남)
13. automl config의 class featurization에 대해서도 알고가기!!
여기까지가 제 기억에 희미하게...아주 흐리게 남아있는 기출문제들이었습니다.
다들 건투하세요!!
화이팅!!
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