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NEW QUESTION: 1
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You are using Azure Machine Learning to run an experiment that trains a classification model.
You want to use Hyperdrive to find parameters that optimize the AUC metric for the model. You configure a HyperDriveConfig for the experiment by running the following code:

You plan to use this configuration to run a script that trains a random forest model and then tests it with validation data. The label values for the validation data are stored in a variable named y_test variable, and the predicted probabilities from the model are stored in a variable named y_predicted.
You need to add logging to the script to allow Hyperdrive to optimize hyperparameters for the AUC metric.
Solution: Run the following code:

Does the solution meet the goal?
A. No
Explanation
Use a solution with logging.info(message) instead.
Note: Python printing/logging example:
logging.info(message)
Destination: Driver logs, Azure Machine Learning designer
B. Yes
Answer: A
Explanation:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-debug-pipelines

NEW QUESTION: 2
サイト間VPNを使用してオンプレミスネットワークに接続するVNet1という名前のAzure仮想ネットワークがあります。 VMet1には、Subnet1という名前の1つのサブネットが含まれています。
Subnet1は、NSG1という名前のネットワークセキュリティグループ（NSG）に関連付けられています。 Subnet1には、ILB1という名前の基本的な内部ロードバランサーが含まれています。 ILB1のバックエンドプールには3つのAzure仮想マシンがあります。
ILB1に接続するIPアドレスに関するデータを収集する必要があります。収集されたデータに対してAzureポータルからインタラクティブクエリを実行できる必要があります。
あなたは何をするべきか？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：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: An Azure Log Analytics workspace
In the Azure portal you can set up a Log Analytics workspace, which is a unique Log Analytics environment with its own data repository, data sources, and solutions Box 2: ILB1 References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/log-analytics/log-analytics-quick-create-workspace
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/load-balancer/load-balancer-standard-diagnostics

NEW QUESTION: 3
You issued these commands to all Exadata Storage Servers in an X6 Exadata Database Machine using dcli:
alter iormplan objective = off
alter iormplan active
There are no database or category plans defined.
You are suffering I/O performance problems at certain times, which vary by day and week.
DSS and batch workloads perform well, but your OLTP workloads suffer poor response times when running at the same time as these other workloads.
You must ensure that DSS and batch workloads retain relatively high throughput without causing excessive degradation of OLTP performance.
Which statement would you issue to all Exadata Storage Servers to achieve this?
A. alter iormplan objective = balanced
B. alter iormplan objective = auto
C. alter iormplan objective = high_throughput
D. alter iormplan objective = low_latency
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
When the objective option is set to basic, the database resource plan maximum utilization limits are not enforced. For stricter plan conformance, and enforcement of maximum utilization limits, the objective option must be set to something other than basic. The supported IORM objectives are auto, low_latency, balanced, and high_throughput.
The objective may also be changed to low_latency in which case the latency for critical I/Os is very good but there is a significant degradation in scan throughput when both workloads are running concurrently.
Incorrect Answers:
B: The objective can be changed to high_throughput which will increase the scan throughput at the cost of critical I/O latency.
C, D: The recommended objective option is auto which allows IORM to continuously monitor the workloads, and select the best mode based on the active workloads currently on the cells. The objective values of auto and balanced have the same behavior.

NEW QUESTION: 4
다음 중 적절한 시계열 예측 기술이 아닌 것은 무엇입니까?
A. 델파이 기술.
B. 이동 평균.
C. 최소 제곱.
D. 지수 평활.
Answer: A
Explanation:
The Delphi technique is an approach in which the manager solicits opinions on a problem from experts, summarizes the opinions, and feeds the summaries back to the experts (without revealing any of the participants to each other). The process is reiterated until the opinions converge on an optimal solution. Thus, the Delphi technique is a qualitative, not a quantitative, method.