MicrosoftのDP-100Jテスト資料認定試験はGoldmile-Infobizの最優秀な専門家チームが自分の知識と業界の経験を利用してどんどん研究した、満足Microsoft認証受験生の需要に満たすの書籍がほかのサイトにも見えますが、Goldmile-Infobizの商品が最も保障があって、君の最良の選択になります。 Goldmile-Infobizは１００％の合格率を保証するだけでなく、1年間の無料なオンラインの更新を提供しております。最新の資源と最新の動態が第一時間にお客様に知らせいたします。 弊社は君の試験の１００％合格率を保証いたします。
Microsoft Azure DP-100J もし失敗したら、全額で返金を保証いたします。
Microsoft Azure DP-100Jテスト資料 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 近年、IT業種の発展はますます速くなることにつれて、ITを勉強する人は急激に多くなりました。 弊社の資源はずっと改訂され、アップデートされていますから、緊密な相関関係があります。MicrosoftのDP-100J 試験過去問の認証試験を準備しているあなたは、自分がトレーニングを選んで、しかも次の問題を受かったほうがいいです。
Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100Jテスト資料試験トレーニング資料は全てのオンラインのトレーニング資料で一番よいものです。我々の知名度はとても高いです。これは受験生の皆さんが資料を利用した後の結果です。
Microsoft DP-100Jテスト資料 - 人生には様々な選択があります。
21世紀の情報化時代の急流の到来につれて、人々はこの時代に適応できるようにいつも自分の知識を増加していてますが、まだずっと足りないです。IT業種について言えば、MicrosoftのDP-100Jテスト資料認定試験はIT業種で欠くことができない認証ですから、この試験に合格するのはとても必要です。この試験が難しいですから、試験に合格すれば国際的に認証され、受け入れられることができます。そうすると、美しい未来と高給をもらう仕事を持てるようになります。Goldmile-Infobizというサイトは世界で最も信頼できるIT認証トレーニング資料を持っていますから、Goldmile-Infobizを利用したらあなたがずっと期待している夢を実現することができるようになります。１００パーセントの合格率を保証しますから、MicrosoftのDP-100Jテスト資料認定試験を受ける受験生のあなたはまだ何を待っているのですか。速くGoldmile-Infobizというサイトをクリックしてください。
このような保証があれば、Goldmile-InfobizのDP-100Jテスト資料問題集を購入しようか購入するまいかと躊躇する必要は全くないです。この問題集をミスすればあなたの大きな損失ですよ。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A
QUESTION NO: 2
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、
記載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もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、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。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要が
あります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えま
す。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean- missing-data
QUESTION NO: 3
機械学習モデルを使用してインテリジェントなソリューションを構築しています。
環境は次の要件をサポートする必要があります。
*データサイエンティストはクラウド環境でノートブックを構築する必要がある
*データサイエンティストは、機械学習パイプラインで自動フィーチャエンジニアリングと
モデル構築を使用する必要があります。
*動的なワーカー割り当てでSparkインスタンスを使用して再トレーニングするには、ノート
ブックを展開する必要があります。
*ノートブックは、ローカルでバージョン管理するためにエクスポート可能である必要があ
ります。
環境を作成する必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクショ
ンをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
Answer:
Explanation
Step 1: Create an Azure HDInsight cluster to include the Apache Spark Mlib library Step 2:
Install Microsot Machine Learning for Apache Spark You install AzureML on your Azure
HDInsight cluster.
Microsoft Machine Learning for Apache Spark (MMLSpark) provides a number of deep learning and data science tools for Apache Spark, including seamless integration of Spark
Machine Learning pipelines with Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) and OpenCV, enabling you to quickly create powerful, highly-scalable predictive and analytical models for large image and text datasets.
Step 3: Create and execute the Zeppelin notebooks on the cluster
Step 4: When the cluster is ready, export Zeppelin notebooks to a local environment.
Notebooks must be exportable to be version controlled locally.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-zeppelin-notebook
https://azuremlbuild.blob.core.windows.net/pysparkapi/intro.html
QUESTION NO: 4
Azure Machine Learning Studioを使用してデータセットを分析しています。
各機能列のp値と一意の値カウントを含む統計サマリーを生成する必要があります。
ユーザーはどちらのモジュールを使用できますか？それぞれの正解は完全な解決策を提示し
ます。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
A. インジケーター値に変換
B. カウントテーブルのエクスポート
C. 線形相関の計算
D. データの要約
E. Pythonスクリプトの実行
Answer: B,C
Explanation
The Export Count Table module is provided for backward compatibility with experiments that use the Build Count Table (deprecated) and Count Featurizer (deprecated) modules.
E: Summarize Data statistics are useful when you want to understand the characteristics of the complete dataset. For example, you might need to know:
How many missing values are there in each column?
How many unique values are there in a feature column?
What is the mean and standard deviation for each column?
The module calculates the important scores for each column, and returns a row of summary statistics for each variable (data column) provided as input.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/export- count-table
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/summarize-data
QUESTION NO: 5
モデルトレーニング要件に合わせて、順列機能の重要度モジュールを構成する必要がありま
す。
あなたは何をするべきか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプショ
ンを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: 500
For Random seed, type a value to use as seed for randomization. If you specify 0 (the default), a number is generated based on the system clock.
A seed value is optional, but you should provide a value if you want reproducibility across runs of the same experiment.
Here we must replicate the findings.
Box 2: Mean Absolute Error
Scenario: Given a trained model and a test dataset, you must compute the Permutation
Feature Importance scores of feature variables. You need to set up the Permutation Feature
Importance module to select the correct metric to investigate the model's accuracy and replicate the findings.
Regression. Choose one of the following: Precision, Recall, Mean Absolute Error , Root
Mean Squared Error, Relative Absolute Error, Relative Squared Error, Coefficient of
Determination References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/permutation-feature-importan
Microsoft AI-102-KR - 近年、IT領域で競争がますます激しくなります。 Huawei H19-489_V1.0 - しかし、難しい試験といっても、試験を申し込んで受験する人が多くいます。 ECCouncil 312-85 - 」という話を言わないでください。 認証専門家や技術者及び全面的な言語天才がずっと最新のMicrosoftのWGU Managing-Cloud-Security試験を研究していて、最新のMicrosoftのWGU Managing-Cloud-Security問題集を提供します。 Microsoft AZ-104J - そうすると人生には意義があります。
Updated: May 28, 2022