この重要な認証資格をもうすでに手に入れましたか。例えば、もう既にDP-100J赤本合格率認定試験を受験したのですか。もしまだ受験していないなら、はやく行動する必要がありますよ。 あなたは試験の最新バージョンを提供することを要求することもできます。最新のDP-100J赤本合格率試験問題を知りたい場合、試験に合格したとしてもShobhadoshiは無料で問題集を更新してあげます。 自分に合っている優秀な参考資料がほしいとしたら、一番来るべき場所はShobhadoshiです。

Microsoft Azure DP-100J まだ何を待っていますか。

ShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)赤本合格率試験トレーニング資料は豊富な経験を持っているIT専門家が研究したものです。 自分自身のIT技能を増強したいか。一回だけでMicrosoftのDP-100J 日本語版参考資料認定試験に合格したいか。

弊社のソフトを使用して、ほとんどのお客様は難しいと思われているMicrosoftのDP-100J赤本合格率試験に順調に剛角しました。これも弊社が自信的にあなたに商品を薦める原因です。もし弊社のソフトを使ってあなたは残念で試験に失敗したら、弊社は全額で返金することを保証いたします。

Microsoft DP-100J赤本合格率 - 試験に失敗したら、全額で返金する承諾があります。

MicrosoftのDP-100J赤本合格率試験は大変です。あなたは復習資料に悩んでいるかもしれません。我々Shobhadoshiの提供するMicrosoftのDP-100J赤本合格率ソフトを利用して自分の圧力を減少しましょう。我々のチームは複雑な問題集を整理するに通じて、毎年の試験の問題を分析して最高のMicrosoftのDP-100J赤本合格率ソフトを作成します。今まで、我々は更新を努力しています。ご購入した後の一年間で、MicrosoftのDP-100J赤本合格率試験が更新されたら、あなたを理解させます。

暇な時間だけでMicrosoftのDP-100J赤本合格率試験に合格したいのですか。我々の提供するPDF版のMicrosoftのDP-100J赤本合格率試験の資料はあなたにいつでもどこでも読めさせます。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 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
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
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: 5
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/

我々ShobhadoshiはMicrosoftのNutanix NCP-MCI-6.10-JPN試験の最高の通過率を保証してMicrosoftのNutanix NCP-MCI-6.10-JPNソフトの無料のデモと一年間の無料更新を承諾します。 我々ShobhadoshiはMicrosoftのAmazon MLA-C01-JPN試験問題集をリリースする以降、多くのお客様の好評を博したのは弊社にとって、大変な名誉なことです。 WGU Cloud-Deployment-and-Operations試験のために、気楽に準備したり、参加したりしています。 たとえば、ベストセラーのMicrosoft　UiPath UiPath-ABAv1問題集は過去のデータを分析して作成ます。 GIAC GSTRT - あるいは、他の科目の試験を変えていいです。

Updated: May 28, 2022