DP-100J日本語参考試験のために、気楽に準備したり、参加したりしています。その他、我々のDP-100J日本語参考日本語問題集を購入すると、英語版を送ります。弊社はDP-100J日本語参考問題集の英語版と日本語版をリリースしています。 たとえば、ベストセラーのMicrosoft DP-100J日本語参考問題集は過去のデータを分析して作成ます。ほんとんどお客様は我々OmgzlookのMicrosoft DP-100J日本語参考問題集を使用してから試験にうまく合格しましたのは弊社の試験資料の有効性と信頼性を説明できます。 あるいは、他の科目の試験を変えていいです。
DP-100J日本語参考問題集を利用して試験に合格できます。
Microsoft Azure DP-100J日本語参考 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 試験にパースする原因は我々問題集の全面的で最新版です。 OmgzlookにたくさんのIT専門人士がいって、弊社の問題集に社会のITエリートが認定されて、弊社の問題集は試験の大幅カーバして、合格率が１００％にまで達します。弊社のみたいなウエブサイトが多くても、彼たちは君の学習についてガイドやオンラインサービスを提供するかもしれないが、弊社はそちらにより勝ちます。
我々社のMicrosoft DP-100J日本語参考認定試験問題集の合格率は高いのでほとんどの受験生はDP-100J日本語参考認定試験に合格するのを保証します。もしあなたはMicrosoft DP-100J日本語参考試験問題集に十分な注意を払って、DP-100J日本語参考試験の解答を覚えていれば、DP-100J日本語参考認定試験の成功は明らかになりました。Microsoft DP-100J日本語参考模擬問題集で実際の質問と正確の解答に疑問があれば、無料の練習問題集サンプルをダウンロードし、チェックしてください。
Microsoft DP-100J日本語参考 - 最もよくて最新で資料を提供いたします。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J日本語参考の試験問題は同じシラバスに従って、実際のMicrosoftのDP-100J日本語参考認証試験にも従っています。弊社はずっとトレーニング資料をアップグレードしていますから、提供して差し上げた製品は一年間の無料更新サービスの景品があります。あなたはいつでもサブスクリプションの期間を延長することができますから、より多くの時間を取って充分に試験を準備できます。Omgzlookというサイトのトレーニング資料を利用するかどうかがまだ決まっていなかったら、Omgzlookのウェブで一部の試験問題と解答を無料にダウンローしてみることができます。あなたに向いていることを確かめてから買うのも遅くないですよ。あなたが決して後悔しないことを保証します。
専門的な知識が必要で、もしあなたはまだこの方面の知識を欠かれば、Omgzlookは君に向ける知識を提供いたします。Omgzlookの専門家チームは彼らの知識や経験を利用してあなたの知識を広めることを助けています。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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
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: 5
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
Omgzlookはとても良い選択で、EMC D-ECS-DS-23の試験を最も短い時間に縮められますから、あなたの費用とエネルギーを節約することができます。 Omgzlookが提供したMicrosoftのPegasystems PEGACPSA23V1-JPN試験問題と解答が真実の試験の練習問題と解答は最高の相似性があります。 EMC D-PSC-MN-23 - 近年、IT領域で競争がますます激しくなります。 IT専門知識をテストしているMicrosoftのCisco 300-715認定試験は1つのとても重要な認証試験でございます。 OmgzlookのMicrosoftのCheckPoint 156-587試験トレーニング資料は豊富な知識と経験を持っているIT専門家に研究された成果で、正確度がとても高いです。
Updated: May 28, 2022