DP-100J模擬トレーリング、DP-100J受験記 - Microsoft DP-100J受験対策解説集 - Royalholidayclubbed

RHC Destination Reviews

Who Is Harpy?

Need More Information?

この問題に心配する必要がありませんし、我々社の無料に提供するMicrosoft　DP-100J模擬トレーリングPDF版を直接にダウンロードし、事前に体験できます。何か問題があると、ライブチャットとメールで問い合わせます。我々SiteName}を選択するとき、Microsoft　DP-100J模擬トレーリング試験にうまく合格できるチャンスを捉えるといえます。人生にはあまりにも多くの変化および未知の誘惑がありますから、まだ若いときに自分自身のために強固な基盤を築くべきです。あなた準備しましたか。この問題集の合格率は高いので、多くのお客様からDP-100J模擬トレーリング問題集への好評をもらいました。

Microsoft Azure DP-100J 正しい方法は大切です。

Microsoft Azure DP-100J模擬トレーリング - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) Royalholidayclubbedの商品はIT業界中で高品質で低価格で君の試験のために専門に研究したものでございます。 Royalholidayclubbedは多くの受験生を助けて彼らにMicrosoftのDP-100J 再テスト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 再テスト試験を研究して解答を詳しく分析しますから。試験が更新されているうちに、我々はMicrosoftのDP-100J 再テスト試験の資料を更新し続けています。

現在の社会の中で優秀なIT人材が揃て、競争も自ずからとても大きくなって、だから多くの方はITに関する試験に参加してIT業界での地位のために奮闘しています。DP-100J模擬トレーリングはMicrosoftの一つ重要な認証試験で多くのIT専門スタッフが認証される重要な試験です。

Microsoft DP-100J模擬トレーリング - この試験に受かるのは難しいですが、大丈夫です。

MicrosoftのDP-100J模擬トレーリングの認定試験に合格すれば、就職機会が多くなります。この試験に合格すれば君の専門知識がとても強いを証明し得ます。MicrosoftのDP-100J模擬トレーリングの認定試験は君の実力を考察するテストでございます。

RoyalholidayclubbedのMicrosoftのDP-100J模擬トレーリング試験トレーニング資料を持っていたら、試験に対する充分の準備がありますから、安心に利用したください。Royalholidayclubbedは優れたIT情報のソースを提供するサイトです。

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
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: 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
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

きみはMicrosoftのUiPath UiPath-SAIAv1認定テストに合格するためにたくさんのルートを選択肢があります。 Google Apigee-API-Engineer - 確かに、この試験はとても大切な試験で、公的に認可されたものです。 Royalholidayclubbedの専門家チームがMicrosoftのGoogle ChromeOS-Administrator-JPN認証試験に対して最新の短期有効なトレーニングプログラムを研究しました。 MicrosoftのMicrosoft PL-600J認定試験を受けてMicrosoft PL-600J認証資格を取得したいですか。 EMC NCP-AII - きっと君に失望させないと信じています。

Updated: May 28, 2022

by RHC.

---------------

If you don't find what you are looking for here

to help you resolve your timeshare scam or Royal Holiday problem

please write to us at:

harpy @ royalholidayclubbed.com

Link Partner Directory

www . Royal Holiday Clubbed . com

sitemap