これは試験の準備をするために非常に効率的なツールですから。この問題集はあなたが少ない労力で最高の結果を取得することができます。OmgzlookはIT認定試験を受験した多くの人々を助けました。 この問題集を利用する限り、Omgzlookは奇跡を見せることができます。IT認定試験に関連する資料を提供するプロなウェブサイトとして、Omgzlookはずっと受験生に優秀な試験参考書を提供し、数え切れない人を助けました。 いまDP-100J日本語版問題解説試験に合格するショートカットを教えてあげますから。
Microsoft Azure DP-100J Omgzlookを選ぶなら、絶対に後悔させません。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版問題解説試験トレーニング資料は試験問題と解答を含まれて、豊富な経験を持っているIT業種の専門家が長年の研究を通じて作成したものです。 私たちは最も新しくて、最も正確性の高いMicrosoftのDP-100J 試験問題集試験トレーニング資料を提供します。長年の努力を通じて、OmgzlookのMicrosoftのDP-100J 試験問題集認定試験の合格率が１００パーセントになっていました。
時間とお金の集まりより正しい方法がもっと大切です。MicrosoftのDP-100J日本語版問題解説試験のために勉強していますなら、Omgzlookの提供するMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説試験ソフトはあなたの選びの最高です。我々の目的はあなたにMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説試験に合格することだけです。
Microsoft DP-100J日本語版問題解説 - それも我々が全てのお客様に対する約束です。
OmgzlookのDP-100J日本語版問題解説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。もしこの問題集を利用してからやはり試験に不合格になってしまえば、Omgzlookは全額で返金することができます。あるいは、無料で試験DP-100J日本語版問題解説問題集を更新してあげるのを選択することもできます。こんな保障がありますから、心配する必要は全然ないですよ。
Omgzlookのトレーニング資料は大勢な受験生に証明されたもので、国際的に他のサイトをずっと先んじています。MicrosoftのDP-100J日本語版問題解説認定試験に合格したいのなら、Omgzlookが提供したMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説トレーニング資料をショッピングカートに入れましょう。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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
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: 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のITエリートたちは彼らの専門的な目で、最新的なMicrosoftのEMC D-RP-DY-A-24試験トレーニング資料に注目していて、うちのMicrosoftのEMC D-RP-DY-A-24問題集の高い正確性を保証するのです。 OmgzlookのMicrosoftのMicrosoft DP-203J試験トレーニング資料は現在で一番人気があるダウンロードのフォーマットを提供します。 MicrosoftのHitachi HQT-4230認定試験に合格することはきっと君の職業生涯の輝い将来に大変役に立ちます。 Lpi 303-300 - でも、成功へのショートカットがを見つけました。 弊社のMicrosoftのMicrosoft MB-310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。
Updated: May 28, 2022