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Die Microsoft DP-100-Prüfung wurde entwickelt, um die Fähigkeiten eines Kandidaten in Bezug auf die Verwendung von Azure-Tools und -Diensten zu messen, um End-to-End-Datenwissenschaftslösungen zu erstellen. Die Prüfung deckt eine breite Palette von Themen ab, einschließlich der Aufnahme und Verarbeitung von Daten, der Datenspeicherung und -verwaltung, der Modellschulung und -bewertung sowie der Modellbereitstellung und -verwaltung. Die Kandidaten müssen ihre Fähigkeit demonstrieren, Azure -maschinelles Lernen zu verwenden, um Modelle zu erstellen und bereitzustellen, sowie ihre Kenntnisse über andere Azure -Dienste wie Azure Data Factory, Azure Databricks und Azure Stream Analytics.
Wir It-Pruefung haben uns seit Jahren um die Entwicklung der Software bemühen, die die Leute helfen, die in der IT-Branche bessere Arbeitsperspektive möchten, die Microsoft DP-100 Prüfung zu bestehen. Trotzdem es schon zahlreiche Microsoft DP-100 Prüfungsunterlagen auf dem Markt gibt, ist die Microsoft DP-100 Prüfungssoftware von uns It-Pruefung am verlässlichsten. Es wird durch Praxis schon beweist, dass fast alle der Prüfungsteilnehmer, die unsere Software benutzt haben, Microsoft DP-100 Prüfung bestanden. Viele davon verwenden nur Ihre Freizeit für die Vorbereitung auf Microsoft DP-100 Prüfung. Die Zertifizierung zu erwerben überrascht Sie.
Das Erlangen der DP-100 Zertifizierung kann Ihnen helfen, Ihre Karriere in Datenwissenschaft und Machine Learning voranzutreiben. Es zeigt Arbeitgebern, dass Sie das Wissen und die Fähigkeiten besitzen, datengetriebene Lösungen mit Azure-Services zu entwerfen und umzusetzen. Zusätzlich bietet Microsoft eine Vielzahl von anderen Azure-Zertifizierungen an, die die DP-100 ergänzen und Ihnen helfen können, ein umfassendes Skillset im Cloud Computing aufzubauen.
430. Frage
You create a binary classification model. The model is registered in an Azure Machine Learning workspace. You use the Azure Machine Learning Fairness SDK to assess the model fairness.
You develop a training script for the model on a local machine.
You need to load the model fairness metrics into Azure Machine Learning studio.
What should you do?
Antwort: A
Begründung:
import azureml.contrib.fairness package to perform the upload:
from azureml.contrib.fairness import upload_dashboard_dictionary,
download_dashboard_by_upload_id
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-fairness-aml
431. Frage
You monitor an Azure Machine Learning classification training experiment named train-classification on Azure Notebooks.
You must store a table named table as an artifact in Azure Machine Learning Studio during model training.
You need to collect and list the metrics by using MLfow.
how should you complete the code segment? To answer, select the appropriate option in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth on* point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
432. Frage
You need to define a modeling strategy for ad response.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Step 1: Implement a K-Means Clustering model
Step 2: Use the cluster as a feature in a Decision jungle model.
Decision jungles are non-parametric models, which can represent non-linear decision boundaries.
Step 3: Use the raw score as a feature in a Score Matchbox Recommender model The goal of creating a recommendation system is to recommend one or more "items" to "users" of the system.
Examples of an item could be a movie, restaurant, book, or song. A user could be a person, group of persons, or other entity with item preferences.
Scenario:
Ad response rated declined.
Ad response models must be trained at the beginning of each event and applied during the sporting event.
Market segmentation models must optimize for similar ad response history.
Ad response models must support non-linear boundaries of features.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/multiclass-decision-jungle
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/score-matchbox- recommender
433. Frage
You configure a Deep Learning Virtual Machine for Windows.
You need to recommend tools and frameworks to perform the following:
Build deep neural network (DNN) models
Perform interactive data exploration and visualization
Which tools and frameworks should you recommend? To answer, drag the appropriate tools to the correct tasks. Each tool may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Box 1: Vowpal Wabbit
Use the Train Vowpal Wabbit Version 8 module in Azure Machine Learning Studio (classic), to create a machine learning model by using Vowpal Wabbit.
Box 2: PowerBI Desktop
Power BI Desktop is a powerful visual data exploration and interactive reporting tool BI is a name given to a modern approach to business decision making in which users are empowered to find, explore, and share insights from data across the enterprise.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/train-vowpal-wabbit- version-8-model
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/scenarios/interactive-data-exploration
434. Frage
Hotspot Question
You create an Azure Machine Learning workspace and a dataset. The dataset includes age values for a large group of diabetes patients. You use the dp_mean function from the SmartNoise library to calculate the mean of the age value. You store the value in a variable named age_mean.
You must output the value of the interval rage of released mean values that will be returned 95 percent of the time.
You need to complete the code.
Which code values should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
435. Frage
......
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