Omgzlookの専門家チームがMicrosoftのDP-100J受験内容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DP-100J受験内容「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験に参加者に対して30時間ぐらいの短期の育成訓練でらくらくに勉強しているうちに多くの知識を身につけられます。 Omgzlookが提供した問題と解答はIT領域のエリートたちが研究して、実践して開発されたものです。それは十年過ぎのIT認証経験を持っています。 きっと君に失望させないと信じています。
Microsoft Azure DP-100J Omgzlookを選ぶのは成功を選ぶのに等しいです。
Omgzlookが提供したMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)受験内容トレーニング資料を利用したら、MicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)受験内容認定試験に受かることはたやすくなります。 弊社のMicrosoftのDP-100J テスト模擬問題集ソフトを購入するのを決めるとき、我々は各方面であなたに保障を提供します。購入した前の無料の試み、購入するときのお支払いへの保障、購入した一年間の無料更新MicrosoftのDP-100J テスト模擬問題集試験に失敗した全額での返金…これらは我々のお客様への承諾です。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J受験内容試験トレーニング資料はインターネットでの全てのトレーニング資料のリーダーです。Omgzlookはあなたが首尾よく試験に合格することを助けるだけでなく、あなたの知識と技能を向上させることもできます。あなたが自分のキャリアでの異なる条件で自身の利点を発揮することを助けられます。
その中で、Microsoft DP-100J受験内容認定試験は最も重要な一つです。
我々社のチームは顧客のすべてのために、改革政策に伴って最新版の信頼できるMicrosoftのDP-100J受験内容をリリースされて喜んでいます。我々社はDP-100J受験内容問題集のクオリティーをずっと信じられますから、試験に失敗するとの全額返金を承諾します。また、受験生の皆様は一発的に試験に合格できると信じます。もし運が良くないとき、失敗したら、お金を返してあなたの経済損失を減らします。
Omgzlookを選んだら、あなたは簡単に認定試験に合格することができますし、あなたはITエリートたちの一人になることもできます。まだ何を待っていますか。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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/
次のジョブプロモーション、プロジェクタとチャンスを申し込むとき、Microsoft Network Appliance NS0-404資格認定はライバルに先立つのを助け、あなたの大業を成し遂げられます。 Amazon ANS-C01 - それは正確性が高くて、カバー率も広いです。 つまりEMC D-PE-OE-23練習問題はあなたの最も正しい選択です。 もちろん、我々はあなたに一番安心させるのは我々の開発する多くの受験生に合格させるMicrosoftのMicrosoft MS-102J試験のソフトウェアです。 先月、IBM C1000-129試験に参加しました。
Updated: May 28, 2022