ASDEV01 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
Your network contains a Web server that runs Windows Server 2008 R2. The server has two Web sites named Site1 and Site2. Site1 is accessed by using the name site1.contoso.com. Site2 is accessed by using the name site2.contoso.com.
You plan to configure both Web sites to use SSL encryption. You need to ensure that users can access Site1 by using the URL https://site1.contoso.com and Site2 by using the URL https://site2.contoso.com.
What should you configure for each Web site?
A. a different host header site binding
B. a different port site binding
C. a different IP address site binding
D. a different application pool
Answer: C

NEW QUESTION: 2
제품 팀이 많은 양의 데이터를 저장할 새 애플리케이션을 만들고 있습니다. 데이터는 여러 Amazon EC2 Linux 인스턴스에 의해 시간 단위로 분석 및 수정됩니다. 애플리케이션 팀은 필요한 공간의 양이 향후 6 개월 동안 계속 증가 할 것이라고 생각합니다. 솔루션 설계자가 이러한 요구를 지원하기 위해 취해야 할 조치는 무엇입니까?
A. Amazon EFS 파일 시스템에 데이터 저장 애플리케이션 인스턴스에 파일 시스템을 마운트
B. Amazon S3 Standard-Infrequent Access (S3 Standard-IA)에 데이터 저장 애플리케이션 인스턴스에 대한 액세스를 허용하도록 버킷 정책을 업데이트 합니다.
C. Amazon S3 Glacier에 데이터 저장 볼트 정책을 업데이트하여 애플리케이션 인스턴스에 액세스 할 수 있도록 합니다.
D. Amazon EBS 볼륨에 데이터 저장 애플리케이션 인스턴스에 EBS 볼륨을 마운트
Answer: A
Explanation:
Explanation
Amazon Elastic File System
Amazon Elastic File System (Amazon EFS) provides a simple, scalable, fully managed elastic NFS file system for use with AWS Cloud services and on-premises resources. It is built to scale on demand to petabytes without disrupting applications, growing and shrinking automatically as you add and remove files, eliminating the need to provision and manage capacity to accommodate growth.
Amazon EFS is designed to provide massively parallel shared access to thousands of Amazon EC2 instances, enabling your applications to achieve high levels of aggregate throughput and IOPS with consistent low latencies.
Amazon EFS is well suited to support a broad spectrum of use cases from home directories to business-critical applications. Customers can use EFS to lift-and-shift existing enterprise applications to the AWS Cloud. Other use cases include: big data analytics, web serving and content management, application development and testing, media and entertainment workflows, database backups, and container storage.
Amazon EFS is a regional service storing data within and across multiple Availability Zones (AZs) for high availability and durability. Amazon EC2 instances can access your file system across AZs, regions, and VPCs, while on-premises servers can access using AWS Direct Connect or AWS VPN.
https://aws.amazon.com/efs/

NEW QUESTION: 3
モデル開発戦略を実装して、ユーザーが広告に反応する傾向を判断する必要があります。
どのテクニックを使用する必要がありますか？
A. 相対式分割モジュールを使用して、重心距離に基づいてデータを分割します。
B. 行の分割モジュールを使用して、重心距離に基づいてデータを分割します。
C. 行の分割モジュールを使用して、イベントまでの移動距離に基づいてデータを分割します。
D. 相対式分割モジュールを使用して、イベントまでの移動距離に基づいてデータを分割します。
Answer: A
Explanation:
説明
分割データは、データセットの行を2つの異なるセットに分割します。
Azure Machine Learning StudioのSplit DataモジュールのRelative Expression Splitオプションは、数値式を使用してデータセットをトレーニングデータセットとテストデータセットに分割する必要がある場合に役立ちます。
相対式の分割：数値列に条件を適用する場合は常にこのオプションを使用します。数値は、日付/時刻フィールド、年齢やドルの金額を含む列、またはパーセンテージです。たとえば、アイテムのコストに応じてデータセットを分割したり、年齢の範囲ごとにグループ化したり、カレンダーの日付ごとにデータを分けたりすることができます。
シナリオ：
ローカルマーケットセグメンテーションモデルは、広告に応答するユーザーの傾向を判断する前に適用されます。
トレーニングデータと実稼働データにまたがる機能の分布には一貫性がありません。
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/split-data
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トピック1、ケーススタディ1
概要
あなたは、プロのスポーツイベントにデータサイエンスを提供する会社のデータサイエンティストです。モデルは、次のビジネス目標を満たすためのグローバルおよびローカル市場データになります。
*群衆の反応からの音声に基づいて、スポーツイベントでのモバイルデバイスユーザーの感情を理解します。
*広告に応答するユーザーの傾向にアクセスします。
*モバイルデバイスに配信される広告のスタイルをカスタマイズします。
*ペナルティイベントを検出するためにビデオを使用します。
現在の環境
必要条件
*ペナルティイベントの検出に使用されるメディアは、コンシューマデバイスによって提供されます。メディアには、スポーツイベント中にキャプチャされ、ソーシャルメディアを使用してわなにかけられた画像やビデオが含まれる場合があります。画像と動画のサイズと形式はさまざまです。
*モデル構築に利用できるデータは、7年間のスポーツイベントメディアで構成されています。スポーツイベントメディアには、記録されたビデオ、ラジオの解説の記録、および関連するソーシャルメディアフィードからのログが含まれます。
*観客の感情には、イベント参加者がモノとステレオの両方の形式で送信した録音が含まれます。
広告
*広告応答モデルは、各イベントの開始時にトレーニングし、スポーツイベント中に適用する必要があります。
*マーケットセグメンテーションnxxlelsは、同様の広告resporr.r履歴に合わせて最適化する必要があります。
*サンプリングは、同じ機能を共有するローカルおよびグローバルセグメンテーションモデルの相互および集合的な排他性を保証する必要があります。
*ローカルマーケットセグメンテーションモデルは、ユーザーが広告に反応する傾向を判断する前に適用されます。
*データサイエンティストは、モデルの劣化と減衰を検出できる必要があります。
*広告応答モデルは、非線形境界機能をサポートする必要があります。
*広告傾向モデルでは、カットしきい値が0.45であり、加重カッパが0.1から逸脱すると再トレーニングが発生します。
+/- 5％。
*広告傾向モデルでは、次の図に示すコスト係数を使用します。

広告傾向モデルでは、次の図に示す提案されたコスト係数を使用します。

現在および提案されているコスト要因シナリオのパフォーマンス曲線を次の図に示します。

ペナルティの検出と感情
調査結果
*データサイエンティストは、ペナルティイベントの検出に複数の機械学習モデルを使用してインテリジェントなソリューションを構築する必要があります。
*データサイエンティストは、機械学習パイプラインの自動機能エンジニアリングとモデル構築を使用して、ローカル環境でノートブックを構築する必要があります。
*動的なワーカー割り当てでSparkインスタンスを使用して再トレーニングするには、ノートブックを展開する必要があります
*ノートブックは、データのソースのみを再コーディングするために、新しいSparkインスタンスで同じコードを使用して実行する必要があります。
*グローバルペナルティ検出モデルは、トレーニング中に動的ランタイムグラフ計算を使用してトレーニングする必要があります。
*ローカルペナルティ検出モデルは、BrainScriptを使用して作成する必要があります。
*ローカルの群衆感情モデルの実験では、ローカルのペナルティ検出データを組み合わせる必要があります。
*群衆の感情モデルは、歓声や既知のキャッチフレーズなどの既知の音を識別する必要があります。個々の群衆の感情モデルは、同様の音を検出します。
*ローカルモデルの共有機能はすべて連続変数です。
*共有機能は倍精度を使用する必要があります。後続のレイヤーには、使用可能な総計の実行平均と標準偏差のメトリックが必要です。
セグメント
生産の最初の数週間、次のことが観察されました。
*広告レスポンス率は低下しました。
*ドロップは広告スタイル間で一貫していませんでした。
*トレーニングデータと実稼働データにまたがる機能の分布には一貫性がありません。
分析によると、ユーザーの位置と行動に関する100個の数値的特徴のうち、位置情報源からの47個の特徴が未加工の特徴として使用されています。バイアスと分散の問題を解決するための推奨される実験は、10個の線形に修正されていない機能を設計することです。
ペナルティの検出と感情
*初期データディスカバリーは、群衆の感情モデルに使用されるトレーニングデータのターゲット状態の密度が広範囲であることを示します。
*すべてのペナルティ検出モデルは、確率的勾配降下（SGD）を使用した推論フェーズが非常に密集していることを示しています。
*音声サンプルでは、​​地域によってキャッチフレーズの長さが25％から47％の間で変化することが示されています。
*グローバルペナルティ検出モデルのパフォーマンスは、トレーニングセットと検証セットを比較すると、分散は低くなりますが、バイアスは高くなります。機能の変更を実装する前に、すべてのトレーニングおよび検証ケースを使用してバイアスと分散を確認する必要があります。

NEW QUESTION: 4
DRAG DROP
Drag and drop the characteristics of a cloud environment from the left onto the correct examples on the right

Answer:
Explanation: