AZ-900 Practice Questions

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Mit dem richtigen Pferd und dem richtigen Sattel kann selbst ein Krüppel reiten.

NEW QUESTION: 1
Welche der folgenden Eingaben sind für die Prozesse des Planqualitätsmanagements erforderlich?
A. Qualitätsmanagementplan, Projektdokumente und Qualitätsmetriken
B. Projektmanagementplan, Projektdokumente und organisatorische Prozessressourcen
C. Projektmanagementplan, Qualitätsmetriken und Projektdokumente
D. Qualitätsmetriken, Projektdokumente und finanzielle Leistung
Answer: B

NEW QUESTION: 2
機械学習タスクを適切なシナリオに一致させます。
答えるには、適切なタスクを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。各タスクは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Model evaluation
The Model evaluation module outputs a confusion matrix showing the number of true positives, false negatives, false positives, and true negatives, as well as ROC, Precision/Recall, and Lift curves.
Box 2: Feature engineering
Feature engineering is the process of using domain knowledge of the data to create features that help ML algorithms learn better. In Azure Machine Learning, scaling and normalization techniques are applied to facilitate feature engineering. Collectively, these techniques and feature engineering are referred to as featurization.
Note: Often, features are created from raw data through a process of feature engineering. For example, a time stamp in itself might not be useful for modeling until the information is transformed into units of days, months, or categories that are relevant to the problem, such as holiday versus working day.
Box 3: Feature selection
In machine learning and statistics, feature selection is the process of selecting a subset of relevant, useful features to use in building an analytical model. Feature selection helps narrow the field of data to the most valuable inputs. Narrowing the field of data helps reduce noise and improve training performance.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml

NEW QUESTION: 3
In what order arc the following knowledge objects/configurations applied?
A. Lookups, Field Aliases, Field Extractions
B. Field Aliases, Field Extractions, Lookups
C. Field Extractions, Lookups, Field Aliases
D. Field Extractions, Field Aliases, Lookups
Answer: C
Explanation:
Reference:
https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/8.0.3/Knowledge/WhatisSplunkknowledge