ADA-C01 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
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次のうちどれがC社がこの要件を満たすことを可能にするでしょうか？ 2つの答えを選んでください
A. Error Documentプロパティをwelcome.htmlに設定します
B. Index Documentプロパティをwelcome.htmlに設定します
C. welcome.htmlという名前のHTMLページをS3バケットにアップロードします
D. S3バケットにwelcomeサブフォルダーを作成します
E. index.htmlページをwelcomeサブフォルダに移動します
Answer: B,C

NEW QUESTION: 2
AzureIoTハブがあります。
自動デバイス管理を使用して、1,000台のIoTデバイスを展開することを計画しています。
デバイスツインを以下に示します。

展開用に自動デバイス管理を構成する必要があります。
どのターゲット条件とデバイスツインパスを使用する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: tags.engine.warpDriveType='VM105a'
Use tags to target twins. Before you create a configuration, you must specify which devices or modules you want to affect. Azure IoT Hub identifies devices and using tags in the device twin, and identifies modules using tags in the module twin.
Box 2: properties.desired.warpOperating
The twin path, which is the path to the JSON section within the twin desired properties that will be set.
For example, you could set the twin path to properties.desired.chiller-water and then provide the following JSON content:
{
"temperature": 66,
"pressure": 28
}
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-automatic-device-management

NEW QUESTION: 3
You are using a decision tree algorithm. You have trained a model that generalizes well at a tree depth equal to
10.
You need to select the bias and variance properties of the model with varying tree depth values.
Which properties should you select for each tree depth? To answer, select the appropriate options in the answer area.

Answer:
Explanation:

Explanation

In decision trees, the depth of the tree determines the variance. A complicated decision tree (e.g. deep) has low bias and high variance.
Note: In statistics and machine learning, the bias-variance tradeoff is the property of a set of predictive models whereby models with a lower bias in parameter estimation have a higher variance of the parameter estimates across samples, and vice versa. Increasing the bias will decrease the variance. Increasing the variance will decrease the bias.
References:
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-to-the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/