人生にはあまりにも多くの変化および未知の誘惑がありますから、まだ若いときに自分自身のために強固な基盤を築くべきです。あなた準備しましたか。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J的中関連問題試験トレーニング資料は最高のトレーニング資料です。 あなたはMicrosoftのDP-100J的中関連問題資格認定のために、他人より多くの時間をかかるんですか？NewValidDumpsのDP-100J的中関連問題問題集を紹介させてください。DP-100J的中関連問題は専門家たちが長年の経験で研究分析した勉強資料です。 それに、NewValidDumpsの教材を購入すれば、NewValidDumpsは一年間の無料アップデート・サービスを提供してあげます。

Microsoft Azure DP-100J 例外がないです。

Microsoft Azure DP-100J的中関連問題 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) この試験に合格すれば君の専門知識がとても強いを証明し得ます。 そうしたら、試験からの緊張感を解消することができ、あなたは最大のメリットを取得できます。NewValidDumpsが提供する資料は比べものにならない資料です。

きみはMicrosoftのDP-100J的中関連問題認定テストに合格するためにたくさんのルートを選択肢があります。NewValidDumpsは君のために良い訓練ツールを提供し、君のMicrosoft認証試に高品質の参考資料を提供しいたします。あなたの全部な需要を満たすためにいつも頑張ります。

Microsoft DP-100J的中関連問題 - これは人の心によることです。

我々は受験生の皆様により高いスピードを持っているかつ効率的なサービスを提供することにずっと力を尽くしていますから、あなたが貴重な時間を節約することに助けを差し上げます。NewValidDumps MicrosoftのDP-100J的中関連問題試験問題集はあなたに問題と解答に含まれている大量なテストガイドを提供しています。インターネットで時勢に遅れないDP-100J的中関連問題勉強資料を提供するというサイトがあるかもしれませんが、NewValidDumpsはあなたに高品質かつ最新のMicrosoftのDP-100J的中関連問題トレーニング資料を提供するユニークなサイトです。NewValidDumpsの勉強資料とMicrosoftのDP-100J的中関連問題に関する指導を従えば、初めてMicrosoftのDP-100J的中関連問題認定試験を受けるあなたでも一回で試験に合格することができます。

この問題集は実際試験に出る可能性があるすべての問題を含んでいます。したがって、この問題集をまじめに勉強する限り、試験に合格することが朝飯前のことになることができます。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
機械学習モデルを使用してインテリジェントなソリューションを構築しています。
環境は次の要件をサポートする必要があります。
*データサイエンティストはクラウド環境でノートブックを構築する必要がある
*データサイエンティストは、機械学習パイプラインで自動フィーチャエンジニアリングと
モデル構築を使用する必要があります。
*動的なワーカー割り当てでSparkインスタンスを使用して再トレーニングするには、ノート
ブックを展開する必要があります。
*ノートブックは、ローカルでバージョン管理するためにエクスポート可能である必要があ
ります。
環境を作成する必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクショ
ンをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
Answer:
Explanation
Step 1: Create an Azure HDInsight cluster to include the Apache Spark Mlib library Step 2:
Install Microsot Machine Learning for Apache Spark You install AzureML on your Azure
HDInsight cluster.
Microsoft Machine Learning for Apache Spark (MMLSpark) provides a number of deep learning and data science tools for Apache Spark, including seamless integration of Spark
Machine Learning pipelines with Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) and OpenCV, enabling you to quickly create powerful, highly-scalable predictive and analytical models for large image and text datasets.
Step 3: Create and execute the Zeppelin notebooks on the cluster
Step 4: When the cluster is ready, export Zeppelin notebooks to a local environment.
Notebooks must be exportable to be version controlled locally.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-zeppelin-notebook
https://azuremlbuild.blob.core.windows.net/pysparkapi/intro.html

QUESTION NO: 2
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A

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
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: 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

NewValidDumpsのMicrosoftのSalesforce DEX-403トレーニング資料即ち問題と解答をダウンロードする限り、気楽に試験に受かることができるようになります。 Huawei H31-311_V2.5 - それに、試験に失敗すれば全額返金のポリシーについて、事前に調べたほうがいいです。 ISACA CRISC - NewValidDumpsはあなたが首尾よく試験に合格することを助けるだけでなく、あなたの知識と技能を向上させることもできます。 Juniper JN0-223認定試験の資格を取得するのは容易ではないことは、すべてのIT職員がよくわかっています。 試験の準備をするためにNewValidDumpsのMicrosoftのPalo Alto Networks PCNSE-JPN試験トレーニング資料を買うのは冒険的行為と思ったとしたら、あなたの人生の全てが冒険なことになります。

Updated: May 28, 2022