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Meine Stimme bebte, und ich ver¬ suchte, sie zu kontrollieren, Ich will 1z0-1071-23 Demotesten meinen Freund Jacob und ich will ihn nicht halbtot, will nicht, dass er sich bei dem idiotischen Versuch Er schnitt mir das Wort ab.
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NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit.
The data architect is using section access to meet the security requirements of an app After the first draft, the data architect discovers that users can NOT see the right subset of data Which solution should a data architect use to fix this issue?
A. Associate the Section Access table with the data model
B. Capitalize field names and values
C. Name the field for data reduced as SectionAccess'
D. Capitalize only field values
Answer: C
NEW QUESTION: 2
機械学習モデルを実装して株価を予測しています。
モデルはPostgreSQLデータベースを使用し、GPU処理が必要です。
必要なツールで事前構成された仮想マシンを作成する必要があります。
あなたは何をするべきか？
A. データサイエンス仮想マシン（DSVM）Windowsエディションを作成します。
B. Geo Al Data Science Virtual Machine（Geo-DSVM）Windowsエディションを作成します。
C. データサイエンス仮想マシン（DSVM）Linuxエディションを作成します。
不正解：
A、C：PostgreSQL（CentOS）はLinuxエディションでのみ使用できます。
B：Azure Geo AIデータサイエンスVM（Geo-DSVM）は、MicrosoftのデータサイエンスVMの地理空間分析機能を提供します。具体的には、このVMは、ESRIの市場をリードするArcGIS Pro地理情報システムを追加することにより、Data Science VMのAIおよびデータサイエンスツールキットを拡張します。
D：DLVMはDSVMイメージの上のテンプレートです。パッケージに関しては、GPUドライバーなどがすべてDSVMイメージに含まれています。ほとんどの場合、作成中の利便性のため、AzureのGPU VMインスタンスでのみDLVMを作成できます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/overview
D. ディープラーニング仮想マシン（DLVM）Linuxエディションを作成します。
E. ディープラーニング仮想マシン（DLVM）Windowsエディションを作成します。
Answer: C
NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Serviceを使用して、ニューラルネットワーク分類モデルのハイパーパラメーター探索を自動化しています。
次の要件に従ってランダムサンプリングを使用してハイパーパラメーターを自動的に調整するには、ハイパーパラメーター空間を定義する必要があります。
*学習率は、平均値が10、標準偏差が3の正規分布から選択する必要があります。
*バッチサイズは16、32、64でなければなりません。
*維持確率は、0.05から0.1の範囲の均一な分布から選択された値でなければなりません。
Azure Machine Learning ServiceのPython APIのparam_samplingメソッドを使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？ 回答するには、回答エリア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:
Explanation
In random sampling, hyperparameter values are randomly selected from the defined search space. Random sampling allows the search space to include both discrete and continuous hyperparameters.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import RandomParameterSampling
param_sampling = RandomParameterSampling( {
"learning_rate": normal(10, 3),
"keep_probability": uniform(0.05, 0.1),
"batch_size": choice(16, 32, 64)
}
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters
NEW QUESTION: 4
Examine the structure of the BOOKS_TRANSACTIONS table.
You want to update this table such that BOOK_ID is set to 'INVALID' for all rows where no MEMBER_ID has been entered.
Examine this partial SQL statement:
Which condition must be used in the WHERE clause to perform the required update?
A. MEMBER_ID IS NULL;
B. MEMBER_ID = NULL;
C. MEMBER_ID = '';
D. MEMBER_ID = "";
Answer: A