弊社はお客様の皆様の利益を保証するために、あなたに高いクオリティのサービスを提供できて努力しています。今まで、弊社のOmgzlookのDP-100J資格関連題問題集はそのスローガンに沿って協力します。弊社の信頼できるDP-100J資格関連題問題集を使用したお客様はほとんど試験に合格しました。 だから、我々社は力の限りで弊社のMicrosoft DP-100J資格関連題試験資料を改善し、改革の変更に応じて更新します。あなたはいつまでも最新版の問題集を使用できるために、ご購入の一年間で無料の更新を提供します。 それで、MicrosoftのDP-100J資格関連題に参加する予定がある人々は速く行動しましょう。
Microsoft Azure DP-100J 早くOmgzlookの問題集を君の手に入れましょう。
Microsoft DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)資格関連題試験に合格することは簡単ではなくて、適切な訓练を選ぶのはあなたの成功の第一歩です。 君が後悔しないようにもっと少ないお金を使って大きな良い成果を取得するためにOmgzlookを選択してください。Omgzlookはまた一年間に無料なサービスを更新いたします。
Omgzlookは君の試験に合格させるだけでなく本当の知識を学ばれます。Omgzlookはあなたが100% でDP-100J資格関連題試験に合格させるの保証することができてまたあなたのために一年の無料の試験の練習問題と解答の更新サービス提供して、もし試験に失敗したら、弊社はすぐ全額で返金を保証いたします。
Microsoft DP-100J資格関連題 - それも我々が全てのお客様に対する約束です。
OmgzlookのDP-100J資格関連題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資格関連題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が提供したMicrosoftのDP-100J資格関連題「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験トレーニング資料はあなたが試験に合格することを助けられます。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。
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
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/
QUESTION NO: 3
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: 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
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
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Microsoft DP-203-KR試験トレーニング資料に注目していて、うちのMicrosoftのMicrosoft DP-203-KR問題集の高い正確性を保証するのです。 Microsoft DP-203J - PDFとソフトのフォーマットで、ダウンロードするのは易いです。 MicrosoftのSASInstitute A00-415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。 OmgzlookのMicrosoftのEMC D-PSC-DS-23試験トレーニング資料を利用して気楽に試験に合格しました。 弊社のMicrosoftのHP HPE6-A72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