当社の資料は実践の検証に合格したもので、あなたが首尾よくIT認証試験に合格することを助けます。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J対策学習トレーニング資料を手に入れたらあなたはIT業種でもっとよい昇進を持つようになり、高レベルのホワイトカラーのトリートメントを楽しむこともできます。あなたはまだ何を心配しているのですか。 Microsoft DP-100J対策学習「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験に合格することが簡単ではなくて、Microsoft DP-100J対策学習証明書は君にとってはIT業界に入るの一つの手づるになるかもしれません。しかし必ずしも大量の時間とエネルギーで復習しなくて、弊社が丹精にできあがった問題集を使って、試験なんて問題ではありません。 MicrosoftのDP-100J対策学習試験に受かるのは実際にそんなに難しいことではないです。

たとえばDP-100J対策学習認定試験などです。

Microsoft Azure DP-100J対策学習 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 優れたキャリアを持ったら、社会と国のために色々な利益を作ることができて、国の経済が継続的に発展していることを進められるようになります。 では、どうしたらいいでしょうか。大丈夫ですよ。

「信仰は偉大な感情で、創造の力になれます。」とゴーリキーは述べました。私の夢は最高のIT専門家になることです。

Microsoft DP-100J対策学習 - は

あなたの夢は何ですか。あなたのキャリアでいくつかの輝かしい業績を行うことを望まないのですか。きっと望んでいるでしょう。では、常に自分自身をアップグレードする必要があります。IT業種で仕事しているあなたは、夢を達成するためにどんな方法を利用するつもりですか。実際には、IT認定試験を受験して認証資格を取るのは一つの良い方法です。最近、MicrosoftのDP-100J対策学習試験は非常に人気のある認定試験です。あなたもこの試験の認定資格を取得したいのですか。さて、はやく試験を申し込みましょう。NewValidDumpsはあなたを助けることができますから、心配する必要がないですよ。

しかし、MicrosoftのDP-100J対策学習認定試験に合格するという夢は、NewValidDumpsに対して、絶対に掴められます。NewValidDumpsは親切なサービスで、MicrosoftのDP-100J対策学習問題集が質の良くて、MicrosoftのDP-100J対策学習認定試験に合格する率も１００パッセントになっています。

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

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Updated: May 28, 2022