２１世紀の情報時代の到着に伴い、MicrosoftのDP-100J対応内容試験の認定はIT業種で不可欠な認定になっています。初心者にしても、サラリーマンにしても、Goldmile-Infobizは君のために特別なMicrosoftのDP-100J対応内容問題集を提供します。君は他の人の一半の努力で、同じMicrosoftのDP-100J対応内容認定試験を簡単に合格できます。 でも多くの人が合格するために大量の時間とエネルギーをかかって、無駄になります。同等の効果は、Goldmile-Infobizは君の貴重な時間とお金を節約するだけでなく１００％の合格率を保証いたします。 我々Goldmile-Infobizは最高のアフターサービスを提供いたします。
彼らにMicrosoftのDP-100J対応内容試験に合格させました。
Microsoft Azure DP-100J対応内容 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) Goldmile-InfobizはIT領域の10年以上の認定経験を持っていますから、問題と解答に含まれています。 これがあったら、よい高い職位の通行証を持っているようです。Goldmile-Infobizの提供するMicrosoftのDP-100J クラムメディア試験の資料とソフトは経験が豊富なITエリートに開発されて、何回も更新されています。
これは絶対に賢明な決断です。恐い研究の中から逸することができます。Goldmile-Infobizがあなたのヘルパーで、Goldmile-Infobizを手に入れたら、半分の労力でも二倍の効果を得ることができます。
Microsoft DP-100J対応内容 - しようがないわけではないです。
Goldmile-Infobizの問題集はIT専門家がMicrosoftのDP-100J対応内容「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験について自分の知識と経験を利用して研究したものでございます。Goldmile-Infobizの問題集は真実試験の問題にとても似ていて、弊社のチームは自分の商品が自信を持っています。Goldmile-Infobizが提供した商品をご利用してください。もし失敗したら、全額で返金を保証いたします。
それはGoldmile-Infobizがすごく便利で、広い通用性があるからです。Goldmile-InfobizのITエリートたちは彼らの専門的な目で、最新的なMicrosoftのDP-100J対応内容試験トレーニング資料に注目していて、うちのMicrosoftのDP-100J対応内容問題集の高い正確性を保証するのです。
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
CIPS L6M3 - 弊社が提供したすべての勉強資料と他のトレーニング資料はコスト効率の良い製品で、サイトが一年間の無料更新サービスを提供します。 長年の努力を通じて、Goldmile-InfobizのMicrosoftのEnterpriseDB PostgreSQL-Essentials認定試験の合格率が１００パーセントになっていました。 MicrosoftのJuniper JN0-232認定試験に受かったら、あなたの仕事はより良い保証を得て、将来のキャリアで、少なくともIT領域であなたの技能と知識は国際的に認知され、受け入れられるです。 Goldmile-Infobizの MicrosoftのMicrosoft AZ-204J試験トレーニング資料を選ぶなら、君がMicrosoftのMicrosoft AZ-204J認定試験に合格するのを保証します。 でも、試験に合格するために大量な時間とエネルギーを費やすことはなく、Goldmile-InfobizのMicrosoftのPalo Alto Networks NetSec-Analyst試験トレーニング資料を選んだらいいです。
Updated: May 28, 2022