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。OmgzlookのMicrosoftのDP-100J学習教材試験トレーニング資料は最高のトレーニング資料です。 DP-100J学習教材認定試験は専門知識と情報技術を検査する試験で、Omgzlookが一日早くMicrosoftのDP-100J学習教材認定試験「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」に合格させるのサイトで試験の前に弊社が提供する訓練練習問題をテストして、短い時間であなたの収穫が大きいです。 したがって、OmgzlookのDP-100J学習教材問題集も絶えずに更新されています。
Microsoft Azure DP-100J Omgzlookはこの問題を着々解決できますよ。
OmgzlookのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)学習教材問題集は多くの受験生に検証されたものですから、高い成功率を保証できます。 Omgzlookは一番よい、一番実用的な、一番完全な試験トレーニング資料を提供していますから、受験生たちが試験を準備することに意重要な助けになります。適切なトレーニングを選ぶのは成功の保証になれますが、何を選ぶのは非常に重要なことです。
OmgzlookのITエリートたちは彼らの専門的な目で、最新的なMicrosoftのDP-100J学習教材試験トレーニング資料に注目していて、うちのMicrosoftのDP-100J学習教材問題集の高い正確性を保証するのです。もし君はいささかな心配することがあるなら、あなたはうちの商品を購入する前に、Omgzlookは無料でサンプルを提供することができます。なぜ受験生のほとんどはOmgzlookを選んだのですか。
Microsoft DP-100J学習教材 - Omgzlookはあなたに援助を提供します。
IT職員のあなたは毎月毎月のあまり少ない給料を持っていますが、暇の時間でひたすら楽しむんでいいですか。Microsoft DP-100J学習教材試験認定書はIT職員野給料増加と仕事の昇進にとって、大切なものです。それで、我々社の無料のMicrosoft DP-100J学習教材デモを参考して、あなたに相応しい問題集を入手します。暇の時間を利用して勉強します。努力すれば報われますなので、Microsoft DP-100J学習教材資格認定を取得して自分の生活状況を改善できます。
受験生の皆さんをもっと効率的な参考資料を勉強させるように、OmgzlookのIT技術者はずっとさまざまなIT認定試験の研究に取り組んでいますから、もっと多くの素晴らしい資料を開発し出します。一度OmgzlookのDP-100J学習教材問題集を使用すると、きっと二度目を使用したいです。
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
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: 3
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: 4
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: 5
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
多分、CompTIA 220-1101Jテスト質問の数が伝統的な問題の数倍である。 ISACA CISM-JPN - では、この試験に合格するためにどのように試験の準備をしているのですか。 Juniper JN0-280 - 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。 そして、OmgzlookのMicrosoftのISO ISOIEC20000LI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。 きみはMicrosoftのNetwork Appliance NS0-304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。
Updated: May 28, 2022