あなたの気に入る版を選ぶことができます。あなたは我々Goldmile-Infobizの提供するIT試験のためのソフトを使用したことがありますか？もしあったら、あなたは我々のMicrosoftのDP-100J受験体験試験のソフトウェアを使用することを躊躇しないでしょう。そうでない場合、今回使用してからあなたがGoldmile-Infobizを必要な選択肢として使用できるようになります。 他の人はあちこちでMicrosoft DP-100J受験体験試験資料を探しているとき、あなたはすでに勉強中で、準備階段でライバルに先立ちます。また、我々Goldmile-Infobizは量豊かのMicrosoft DP-100J受験体験試験資料を提供しますし、ソフト版であなたにMicrosoft DP-100J受験体験試験の最も現実的な環境をシミュレートさせます。 Goldmile-Infobizは多くの受験生を助けて彼らにMicrosoftのDP-100J受験体験試験に合格させることができるのは我々専門的なチームがMicrosoftのDP-100J受験体験試験を研究して解答を詳しく分析しますから。
DP-100J受験体験練習資料が最も全面的な参考書です。
あなたにMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)受験体験試験に自信を持たせます。 今競争の激しいIT業界で地位を固めたいですが、Microsoft DP-100J 勉強の資料認証試験に合格しなければなりません。IT業界ではさらに強くなるために強い専門知識が必要です。
古くから成功は準備のできる人のためにあると聞こえます。多くの人々は我々社のDP-100J受験体験問題集を介して、MicrosoftのDP-100J受験体験試験資格認定を取得しました．しかも、この優位を持ってよい仕事を探しました。成功を受けたいあなたはすぐに行動しませんでしょうか？DP-100J受験体験試験に興味があると、我々社Goldmile-Infobizをご覧になってください。
Microsoft DP-100J受験体験 - 問題があったら気軽にお問いください、
長年にわたり、Goldmile-InfobizはずっとIT認定試験を受験する皆さんに最良かつ最も信頼できる参考資料を提供するために取り組んでいます。IT認定試験の出題範囲に対して、Goldmile-Infobizは豊富な経験を持っています。また、Goldmile-Infobizは数え切れない受験生を助け、皆さんの信頼と称賛を得ました。ですから、Goldmile-InfobizのDP-100J受験体験問題集の品質を疑わないでください。これは間違いなくあなたがDP-100J受験体験認定試験に合格することを保証できる問題集です。Goldmile-Infobizは試験に失敗すれば全額返金を保証します。このような保証があれば、Goldmile-InfobizのDP-100J受験体験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。
Goldmile-Infobizが提供した資料は最も全面的で、しかも更新の最も速いです。Goldmile-InfobizはMicrosoftのDP-100J受験体験認定試験に対して問題集を提供しておるサイトで、現場のMicrosoftのDP-100J受験体験試験問題と模擬試験問題集を含みます。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
複数の生徒に実践的なワークショップを実施する予定です。ワークショップでは、Pythonを
使用したデータ視覚化の作成に焦点を当てます。各生徒は、インターネットにアクセスでき
るデバイスを使用します。
学生用デバイスはPython開発用に構成されていません。学生には、デバイスにソフトウェア
をインストールするための管理者アクセス権がありません。学生はAzureサブスクリプショ
ンを利用できません。
学生がPythonベースのデータ視覚化コードを実行できることを確認する必要があります。
どのAzureツールを使用する必要がありますか？
A. Anaconda Data Science Platform
B. Azure Machine Learning Service
C. Azure Notebooks
D. Azure BatchAl
Answer: C
Explanation
References:
https://notebooks.azure.com/
QUESTION NO: 2
提供されているトレーニングセットを使用して、バイナリ分類モデルを構築しています。
トレーニングセットは2つのクラス間で不均衡です。
データの不均衡を解決する必要があります。
この目標を達成するための3つの可能な方法は何ですか？各正解は完全なソリューションを
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. モデルの評価指標として精度を使用します。
B. トレーニング機能セットを正規化します。
C. マイノリティクラスで合成サンプルを生成します。
D. 分類にペナルティを科す
E.
アンダーサンプリングまたはオーバーサンプリングを使用してデータセットをリサンプリン
グします
Answer: A,C,E
QUESTION NO: 3
分類タスクを解決しています。
データセットが不均衡です。
あなたは、分類精度を向上させるためにAzureの機械学習Studioのモジュールを選択する必
要があります。
あなたはどちらのモジュールを使用する必要がありますか？
A. フィルタに基づく機能の選択
B. 順列機能の重要性
C. フィッシャー線形判別分析。
D. の合成少数オーバーサンプリング技術（撃ち）
Answer: D
Explanation
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio (classic) to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
You connect the SMOTE module to a dataset that is imbalanced. There are many reasons why a dataset might be imbalanced: the category you are targeting might be very rare in the population, or the data might simply be difficult to collect. Typically, you use SMOTE when the class you want to analyze is under-represented.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
QUESTION NO: 4
x.1、x2、およびx3の機能に対してscikit-learn
Pythonライブラリを使用して、機能のスケーリングを実行しています。
元のデータとスケーリングされたデータを次の図に示します。
ドロップダウンメニューを使用して、グラフィックに表示される情報に基づいて各質問に回
答する回答選択肢を選択します。
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: StandardScaler
The StandardScaler assumes your data is normally distributed within each feature and will scale them such that the distribution is now centred around 0, with a standard deviation of 1.
Example:
All features are now on the same scale relative to one another.
Box 2: Min Max Scaler
Notice that the skewness of the distribution is maintained but the 3 distributions are brought into the same scale so that they overlap.
Box 3: Normalizer
References:
http://benalexkeen.com/feature-scaling-with-scikit-learn/
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
なぜかと言うと、もちろんJuniper JN0-105認定試験がとても大切な試験ですから。 最新MicrosoftのMicrosoft AZ-140認定試験は真実の試験問題にもっとも近くて比較的に全面的でございます。 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HP HPE7-A02試験を研究していて、最新のMicrosoftのHP HPE7-A02問題集を提供します。 Goldmile-Infobiz のMicrosoftのFortinet FCSS_SDW_AR-7.4問題集を利用することをお勧めいたします。 The Open Group OGBA-101 - いろいろな受験生に通用します。
Updated: May 28, 2022