価格はちょっと高いですが、DP-100J日本語試験情報試験に最も有効な参考書です。DP-100J日本語試験情報問題集は便利で、どこでもいつでも勉強できます。また、時間を節約でき、短い時間で勉強したら、DP-100J日本語試験情報試験に参加できます。 我々Goldmile-InfobizはMicrosoftのDP-100J日本語試験情報試験の変化を注目しています。数年以来の試験問題集を研究しています。 あなたにとても良い指導を確保できて、試験に合格するのを助けって、Goldmile-Infobizからすぐにあなたの通行証をとります。
Microsoft Azure DP-100J Goldmile-Infobizを利用したら恐いことはないです。
Goldmile-Infobizが提供したMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語試験情報「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験問題と解答が真実の試験の練習問題と解答は最高の相似性があり、一年の無料オンラインの更新のサービスがあり、100%のパス率を保証して、もし試験に合格しないと、弊社は全額で返金いたします。 Goldmile-Infobizの勉強資料とMicrosoftのDP-100J 実際試験に関する指導を従えば、初めてMicrosoftのDP-100J 実際試験認定試験を受けるあなたでも一回で試験に合格することができます。我々は受験生の皆様により高いスピードを持っているかつ効率的なサービスを提供することにずっと力を尽くしていますから、あなたが貴重な時間を節約することに助けを差し上げます。
MicrosoftのDP-100J日本語試験情報認証試験の合格証は多くのIT者になる夢を持つ方がとりたいです。でも、その試験はITの専門知識と経験が必要なので、合格するために一般的にも大量の時間とエネルギーをかからなければならなくて、助簡単ではありません。Goldmile-Infobizは素早く君のMicrosoft試験に関する知識を補充できて、君の時間とエネルギーが節約させるウェブサイトでございます。
Microsoft DP-100J日本語試験情報 - それはいくつかの理由があります。
Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J日本語試験情報試験トレーニング資料は必要とするすべての人に成功をもたらすことができます。MicrosoftのDP-100J日本語試験情報試験は挑戦がある認定試験です。現在、書籍の以外にインターネットは知識の宝庫として見られています。Goldmile-Infobiz で、あなたにあなたの宝庫を見つけられます。Goldmile-Infobiz はMicrosoftのDP-100J日本語試験情報試験に関連する知識が全部含まれていますから、あなたにとって難しい問題を全て解決して差し上げます。
Goldmile-Infobizは IT職員を助けられるのは職員の能力を証明することができるからです。Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J日本語試験情報「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験はあなたが成功することを助けるトレーニング資料です。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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
QUESTION NO: 3
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: 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
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
CIPS L5M8 - あなたは勇敢な人ですか。 Python Institute PCAP-31-03 - 試験を目前に控えても、ちゃんと試験に準備するチャンスもあります。 Palo Alto Networks NetSec-Architect - Goldmile-Infobizへ来てあなたがほしいヘルパーと試験の準備ツールを見つけることができますから。 Goldmile-InfobizはMicrosoft MS-102J認定試験に対する最高な問題集を提供してあげますから。 Goldmile-InfobizのReal Estate Maryland-Real-Estate-Salesperson問題集はあなたの一発合格を保証できる資料です。
Updated: May 28, 2022