OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jトレーリングサンプル試験トレーニング資料は豊富な経験を持っているIT専門家が研究したものです。君がMicrosoftのDP-100Jトレーリングサンプル問題集を購入したら、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トレーリングサンプル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。 君はまずネットで無料な部分のMicrosoft認証試験をダウンロードして現場の試験の雰囲気を感じて試験に上手になりますよ。MicrosoftのDP-100Jトレーリングサンプル認証試験に失敗したら弊社は全額で返金するのを保証いたします。 もし弊社のソフトを使ってあなたは残念で試験に失敗したら、弊社は全額で返金することを保証いたします。
Microsoft Azure DP-100J 我々の誠意を信じてください。
もし無事にDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)トレーリングサンプル試験に合格したら、あなたはもっと自信になって、更なる勇気でやりたいことをしています。 自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J 資格難易度試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J 資格難易度試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々Omgzlookの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのDP-100J 資格難易度試験に合格することができます。
心配はありませんし、一心不乱に試験復習に取り組んでいます。他の人はあちこちでMicrosoft DP-100Jトレーリングサンプル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Omgzlookは量豊かのMicrosoft DP-100Jトレーリングサンプル試験資料を提供しますし、ソフト版であなたにMicrosoft DP-100Jトレーリングサンプル試験の最も現実的な環境をシミュレートさせます。
Microsoft DP-100Jトレーリングサンプル - きっと試験に合格しますよ。
Omgzlook のMicrosoftのDP-100Jトレーリングサンプル問題集はシラバスに従って、それにDP-100Jトレーリングサンプル認定試験の実際に従って、あなたがもっとも短い時間で最高かつ最新の情報をもらえるように、弊社はトレーニング資料を常にアップグレードしています。弊社のDP-100Jトレーリングサンプルのトレーニング資料を買ったら、一年間の無料更新サービスを差し上げます。もっと長い時間をもらって試験を準備したいのなら、あなたがいつでもサブスクリプションの期間を伸びることができます。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jトレーリングサンプル勉強資料は問題と解答を含めています。それは実践の検査に合格したソフトですから、全ての関連するIT認証に満たすことができます。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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
MicrosoftのSalesforce B2C-Commerce-Developer-JPN試験トレーニングソースを提供するサイトがたくさんありますが、Omgzlookは最実用な資料を提供します。 Salesforce Sales-Cloud-Consultant-JPN - 当社の資料はあなたがIT専門家になるように特別に受験生の皆さんのために作成したものです。 OmgzlookのMicrosoftのQlik QREP試験トレーニング資料を手に入れたら、我々は一年間の無料更新サービスを提供します。 ASQ CSQE - 受験生の皆さんの重要な利益が保障できるようにOmgzlookは絶対信頼できるものです。 SAP C_THR70_2404 - 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。
Updated: May 28, 2022