OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験トレーニング資料はMicrosoftのDP-100Jテスト難易度認定試験のリーダーです。恐いMicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験をどうやって合格することを心配していますか。心配することはないよ、OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験トレーニング資料がありますから。 あなたはインターネットでMicrosoftのDP-100Jテスト難易度認証試験の練習問題と解答の試用版を無料でダウンロードしてください。そうしたらあなたはOmgzlookが用意した問題集にもっと自信があります。 天がその人に大任を降さんとする時、必ず先ず困窮の中におきてその心志を苦しめ、その筋骨を労し、その体膚を餓やし、その身を貧困へと貶めるのである。
Microsoft Azure DP-100J Omgzlookを選んだら、成功への扉を開きます。
受験生が最も早い時間で、一回だけでMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)テスト難易度認定試験に合格できるために、Omgzlookはずっとがんばります。 Omgzlookはあなたが試験に合格するのを助けることができるだけでなく、あなたは最新の知識を学ぶのを助けることもできます。このような素晴らしい資料をぜひ見逃さないでください。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験トレーニング資料は正確性が高くて、カバー率が広くて、値段も安いです。君がうちの学習教材を購入した後、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。もしMicrosoftのDP-100Jテスト難易度問題集は問題があれば、或いは試験に不合格になる場合は、全額返金することを保証いたします。
Microsoft DP-100Jテスト難易度 - 常々、時間とお金ばかり効果がないです。
学生時代に出てから、私たちはもっと多くの責任を持って勉強する時間は少なくなりました。IT業界で発展したいなら、MicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験のような国際的な試験に合格するのは重要です。我々OmgzlookはITエリートの皆さんの努力であなたにMicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験に速く合格する方法を提供します。PDF、オンライン、ソフトの3つのバーションのMicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験の資料は独自の長所があってあなたは我々のデモを利用してから自分の愛用する版を選ぶことができます。
試験が更新されているうちに、我々はMicrosoftのDP-100Jテスト難易度試験の資料を更新し続けています。できるだけ100％の通過率を保証使用にしています。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 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
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: 4
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: 5
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/
HashiCorp TA-003-P - それで、「就職難」の場合には、他の人々と比べて、あなたはずっと優位に立つことができます。 ASQ CQE - 自分の幸せは自分で作るものだと思われます。 試用した後、我々のCisco 350-401問題集はあなたを試験に順調に合格させると信じられます。 あなたは弊社の高品質Microsoft EMC D-PCM-DY-23試験資料を利用して、一回に試験に合格します。 それで、速く我々OmgzlookのMicrosoft CompTIA N10-009試験問題集を入手しましょう。
Updated: May 28, 2022