C_SIGDA_2403 Practice Questions

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You have a Python script named train.py in a local folder named scripts. The script trains a regression model by using scikit-learn. The script includes code to load a training data file which is also located in the scripts folder.
You must run the script as an Azure ML experiment on a compute cluster named aml-compute.
You need to configure the run to ensure that the environment includes the required packages for model training. You have instantiated a variable named aml-compute that references the target compute cluster.
Solution: Run the following code:

Does the solution meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: B
Explanation:
Explanation
The scikit-learn estimator provides a simple way of launching a scikit-learn training job on a compute target. It is implemented through the SKLearn class, which can be used to support single-node CPU training.
Example:
from azureml.train.sklearn import SKLearn
}
estimator = SKLearn(source_directory=project_folder,
compute_target=compute_target,
entry_script='train_iris.py'
)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-scikit-learn

NEW QUESTION: 2
What action can the device take when some Item objects on a Form do NOT fit when displayed?
A. create a vertical scroll bar
B. display a runtime error
C. delete the extra Item objects
D. create an additional screen
Answer: A

NEW QUESTION: 3
Given:

And given the code fragment:

What is the result?
A. 200:300200:300
B. 300:300200:300
C. 300:100200:300
D. 300:00:300
Answer: C