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Sonst hätte ich bestimmt den Verstand verloren.
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NEW QUESTION 46
You are a data scientist working for a hotel booking website company. You use the Azure Machine Learning service to train a model that identifies fraudulent transactions.
You must deploy the model as an Azure Machine Learning real-time web service using the Model.deploy method in the Azure Machine Learning SDK. The deployed web service must return real-time predictions of fraud based on transaction data input.
You need to create the script that is specified as the entry_script parameter for the InferenceConfig class used to deploy the model.
What should the entry script do?
- A. Load the model and use it to predict labels from input data.
- B. Specify the number of cores and the amount of memory required for the inference compute.
- C. Register the model with appropriate tags and properties.
- D. Create a Conda environment for the web service compute and install the necessary Python packages.
- E. Start a node on the inference cluster where the web service is deployed.
Answer: A
Explanation:
The entry script receives data submitted to a deployed web service and passes it to the model. It then takes the response returned by the model and returns that to the client. The script is specific to your model. It must understand the data that the model expects and returns.
The two things you need to accomplish in your entry script are:
Loading your model (using a function called init())
Running your model on input data (using a function called run())
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-and-where
NEW QUESTION 47
You are building recurrent neural network to perform a binary classification.
The training loss, validation loss, training accuracy, and validation accuracy of each training epoch has been provided. You need to identify whether the classification model is over fitted.
Which of the following is correct?
- A. The training loss decreases while the validation loss increases when training the model.
- B. The training loss .stays constant and the validation loss stays on a constant value and close to the training loss value when training the model.
- C. The training loss stays constant and the validation loss decreases when training the model.
- D. The training loss increases while the validation loss decreases when training the model.
Answer: D
NEW QUESTION 48
You need to implement a model development strategy to determine a user's tendency to respond to an ad.
Which technique should you use?
- A. Use a Relative Expression Split module to partition the data based on centroid distance.
- B. Use a Relative Expression Split module to partition the data based on distance travelled to the event.
- C. Use a Split Rows module to partition the data based on distance travelled to the event.
- D. Use a Split Rows module to partition the data based on centroid distance.
Answer: A
Explanation:
Split Data partitions the rows of a dataset into two distinct sets.
The Relative Expression Split option in the Split Data module of Azure Machine Learning Studio is helpful when you need to divide a dataset into training and testing datasets using a numerical expression.
Relative Expression Split: Use this option whenever you want to apply a condition to a number column. The number could be a date/time field, a column containing age or dollar amounts, or even a percentage. For example, you might want to divide your data set depending on the cost of the items, group people by age ranges, or separate data by a calendar date.
Scenario:
Local market segmentation models will be applied before determining a user's propensity to respond to an advertisement.
The distribution of features across training and production data are not consistent References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/split-data
NEW QUESTION 49
You are evaluating a Python NumPy array that contains six data points defined as follows:
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
You must generate the following output by using the k-fold algorithm implantation in the Python Scikit-learn machine learning library:
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
You need to implement a cross-validation to generate the output.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate code segment in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
... print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
... X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
... y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html
NEW QUESTION 50
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