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Ueber kahle, steinige, von Schluchten zerrissene Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate Originale Fragen Berge ging der Weg in südwestlicher Richtung weiter, Es war auch nicht Voldemort.
NEW QUESTION: 1
Which of the following wiring components is used as a central point of termination for all network jacks through a building area?
A. Demarc
B. CSU
C. Smart Jack
D. Patch Panel
Answer: D
NEW QUESTION: 2
Which tool helps you to assess your customer's SAN environment by providing node lists and best practice recommendations for each fabric?
A. HP Storage Essentials SRM software
B. HP Storage Essentials SRM Performance Pack software
C. HPStorageWorks Essentials SAN Visibility
D. HPStorageWorks SAN Designer
Answer: C
NEW QUESTION: 3
What will the following function call print?
A. 22.00
B. 22.000000
C. 022.000000
D. 0
Answer: C
NEW QUESTION: 4
Azure Machine Learning SDKを使用して、分類モデルをトレーニングし、その精度メトリックを計算するトレーニング実験を実行します。
新しいデータが利用可能になると、モデルは毎月再トレーニングされます。
バッチ推論パイプラインで使用するモデルを登録する必要があります。
モデルを登録し、その後の再トレーニング実験で作成されたモデルが、現在登録されているモデルよりも精度が高い場合にのみ登録されるようにする必要があります。
この目標を達成するための2つの可能な方法は何ですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
A. モデルを登録するときに、精度メトリックを値として精度という名前のタグを指定し、現在登録されているモデルの精度タグ値よりも精度が高い場合にのみ、後続のモデルを登録します。
B. モデル登録時にモデルフレームワークのバージョンを指定し、この値が大きい場合にのみ後続のモデルを登録します。
C. モデルを登録するときに、精度メトリックを値として精度という名前のプロパティを指定し、現在登録されているモデルの精度プロパティ値よりも精度が高い場合にのみ、後続のモデルを登録します。
D. モデルを登録するたびに異なる名前を指定してください。
E. 精度に関係なく、毎回同じ名前でモデルを登録し、バッチ推論パイプラインでは常に最新バージョンのモデルを使用します。
Answer: A,B
Explanation:
Explanation
E: Using tags, you can track useful information such as the name and version of the machine learning library used to train the model. Note that tags must be alphanumeric.
Reference:
https://notebooks.azure.com/xavierheriat/projects/azureml-getting-started/html/how-to-use-azureml/deployment/