C_FIORD_2404 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
You are a data scientist working for a bank and have used Azure ML to train and register a machine learning model that predicts whether a customer is likely to repay a loan.
You want to understand how your model is making selections and must be sure that the model does not violate government regulations such as denying loans based on where an applicant lives.
You need to determine the extent to which each feature in the customer data is influencing predictions.
What should you do?
A. Add tags to the model registration indicating the names of the features in the training dataset.
B. Score the model against some test data with known label values and use the results to calculate a confusion matrix.
C. Use the interpretability package to generate an explainer for the model.
D. Enable data drift monitoring for the model and its training dataset.
E. Use the Hyperdrive library to test the model with multiple hyperparameter values.
Answer: C
Explanation:
When you compute model explanations and visualize them, you're not limited to an existing model explanation for an automated ML model. You can also get an explanation for your model with different test data. The steps in this section show you how to compute and visualize engineered feature importance based on your test data.
Incorrect Answers:
A: In the context of machine learning, data drift is the change in model input data that leads to model performance degradation. It is one of the top reasons where model accuracy degrades over time, thus monitoring data drift helps detect model performance issues.
B: A confusion matrix is used to describe the performance of a classification model. Each row displays the instances of the true, or actual class in your dataset, and each column represents the instances of the class that was predicted by the model.
C: Hyperparameters are adjustable parameters you choose for model training that guide the training process. The HyperDrive package helps you automate choosing these parameters.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-interpretability-automl

NEW QUESTION: 2
What are some options when working with scheduling agreements?
There are 3 correct answers to this question.
A. Scheduling agreement delivery schedule lines can only be created manually.
B. A scheduling agreement can be used for a consignment process.
C. Item category M (Material unknown) can be used in a scheduling agreement.
D. A material master record is optional in a scheduling agreement item.
E. A scheduling agreement item is always plant-specific.
Answer: B,D,E

NEW QUESTION: 3
Sie haben einen Azure Active Directory-Mandanten (Azure AD), der drei globale Administratoren mit den Namen Admin1, Admin2 und Admin3 enthält.
Der Mandant ist einem Azure-Abonnement zugeordnet. Die Zugriffssteuerung für das Abonnement wird wie in der Ausstellung zur Zugriffssteuerung gezeigt konfiguriert. (Klicken Sie auf die Registerkarte Ausstellung.)

Sie melden sich beim Azure-Portal als Admin1 an und konfigurieren den Mandanten wie in der Mandantenausstellung gezeigt. (Klicken Sie auf die Registerkarte Ausstellung.)

Wählen Sie für jede der folgenden Anweisungen Ja aus, wenn die Anweisung wahr ist. Andernfalls wählen Sie Nein.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Answer:
Explanation:

Erläuterung

NEW QUESTION: 4
A systems administrator has received reports of intermittent network connectivity to a particular website. Which of the following is the BEST command to use to characterize the location and type of failure over the course of several minutes?
A. ping www.comptia.org
B. mtr www.comptia.org
C. tracert www.comptia.org
D. netstat www.comptia.org
Answer: C
Explanation:
Reference:
https://www.lifewire.com/traceroute-linux-command-4092586