画像分類用のディープラーニング畳み込みニューラルネットワークモデルを構築する準備をしています。CUDAデバイスを使用してモデルをトレーニングするためのスクリプトを作成します。
Azure Machine Learning ワークスペースでこのスクリプトを実行する実験を送信する必要があります。
利用可能なコンピューティング リソースは次のとおりです。
Microsoft Office がインストールされている Microsoft Surface デバイス。企業の IT ポリシーにより、追加ソフトウェアのインストールは禁止されています。ワークスペース内の ds-workstation というコンピューティング インスタンス (CPU 2 個、メモリ 8 GB)、cpu-cluster という Azure Machine Learning コンピューティング ターゲット (CPU ベース ノード 8 個)、gpu-cluster という Azure Machine Learning コンピューティング ターゲット (CPU および GPU ベース ノード 4 個)。実験を送信するコードの実行と、モデルのトレーニング時間を最小限に抑えるためのスクリプトの実行に使用するコンピューティング リソースを指定する必要があります。
データ サイエンティストはどのリソースを使用すべきでしょうか? 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。