自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J過去問題試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J過去問題試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々Omgzlookの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのDP-100J過去問題試験に合格することができます。MicrosoftのDP-100J過去問題試験を準備しているあなたに試験に合格させるために、我々Omgzlookは模擬試験ソフトを更新し続けています。 世界各地の人々はMicrosoftのDP-100J過去問題認定試験が好きです。この認証は自分のキャリアを強化することができ、自分が成功に近づかせますから。 弊社のDP-100J過去問題問題集はあなたにこのチャンスを全面的に与えられます。
Microsoft Azure DP-100J 実はこれは普通なことです。
また、DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)過去問題問題集に疑問があると、メールで問い合わせてください。 それはあなたがいつでも最新の試験資料を持てるということです。試験の目標が変わる限り、あるいは我々の勉強資料が変わる限り、すぐに更新して差し上げます。
だから、我々社は力の限りで弊社のMicrosoft DP-100J過去問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。人によって目標が違いますが、あなたにMicrosoft DP-100J過去問題試験に順調に合格できるのは我々の共同の目標です。
Microsoft DP-100J過去問題 - 弊社の商品が好きなのは弊社のたのしいです。
OmgzlookのDP-100J過去問題試験参考書はあなたを一回で試験に合格させるだけでなく、DP-100J過去問題認定試験に関連する多くの知識を勉強させることもできます。Omgzlookの問題集はあなたが身に付けるべき技能をすべて含んでいます。そうすると、あなたは自分自身の能力をよく高めることができ、仕事でよりよくそれらを適用することができます。Omgzlook的DP-100J過去問題問題集は絶対あなたがよく試験に準備して、しかも自分を向上させる一番良い選択です。Omgzlookがあなたに美しい未来を与えることができることを信じてください。
Omgzlook を選択して１００％の合格率を確保することができて、もし試験に失敗したら、Omgzlookが全額で返金いたします。
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
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
SAP C-S4FTR-2023 - 試験に失敗すればOmgzlookは全額返金のことができますから、ご安心に問題集を利用してください。 あなたはインターネットでMicrosoftのSAP C-DBADM-2404認証試験の練習問題と解答の試用版を無料でダウンロードしてください。 一日も早くMicrosoftのCisco 200-301試験に合格したい？ 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。 EMC D-ECS-DY-23 - Omgzlookはまた一年間に無料なサービスを更新いたします。 目の前の本当の困難に挑戦するために、君のもっと質の良いMicrosoftのECCouncil 212-82問題集を提供するために、私たちはOmgzlookのITエリートチームの変動からMicrosoftのECCouncil 212-82問題集の更新まで、完璧になるまでにずっと頑張ります。
Updated: May 28, 2022