問題があったら気軽にお問いください、あなたはNewValidDumpsが提供したMicrosoftのDP-100Jテストトレーニング認定試験の問題集だけ利用して合格することが問題になりません。ほかの人を超えて業界の中で最大の昇進の機会を得ます。 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。 NewValidDumpsが提供した資料は最も全面的で、しかも更新の最も速いです。

Microsoft Azure DP-100J ここには、私たちは君の需要に応じます。

NewValidDumps のMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)テストトレーニング認証証明書はあなたが自分の知識と技能を高めることに助けになれることだけでなく、さまざまな条件であなたのキャリアを助けることもできます。 うちのMicrosoftのDP-100J 受験体験試験トレーニング資料を購入する前に、NewValidDumpsのサイトで、一部分のフリーな試験問題と解答をダンロードでき、試用してみます。君がうちの学習教材を購入した後、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。

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100Jテストトレーニング「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」トレーニング資料を利用したら、初めて試験を受けるあなたでも一回で試験に合格できることを保証します。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100Jテストトレーニングトレーニング資料を利用しても合格しないのなら、我々は全額で返金することができます。あなたに他の同じ値段の製品を無料に送って差し上げます。

Microsoft DP-100Jテストトレーニング - そのような人になりたいのですか。

自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100Jテストトレーニング試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100Jテストトレーニング試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々NewValidDumpsの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのDP-100Jテストトレーニング試験に合格することができます。MicrosoftのDP-100Jテストトレーニング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NewValidDumpsは模擬試験ソフトを更新し続けています。

NewValidDumpsをクロックしたら、１００パーセントの成功を差し上げます。IT職員としてのあなたは昇進したいのですか。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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

Microsoft PL-300-KR - 世の中に去年の自分より今年の自分が優れていないのは立派な恥です。 Fortinet NSE7_OTS-7.2 - IT職員のキャリアと関連しますから。 現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのSnowflake COF-C02試験認定を取得しましたか？Snowflake COF-C02試験認定は給料の増加とジョブのプロモーションに役立ちます。 SAP C-TS462-2022 - IT認定試験の認証資格は国際社会で広く認可されています。 人によって目標が違いますが、あなたにMicrosoft　Huawei H21-721_V1.0試験に順調に合格できるのは我々の共同の目標です。

Updated: May 28, 2022