70-774 最新テスト、Perform Cloud Data Science With Azure Machine Learning
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試験番号：70-774試験科目：「Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning」
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最近更新時間：2017-11-28
問題と解答：全37問 70-774 復習攻略問題
NO.1 Note: This question is part of a series of questions that present the same Scenario.
Each question I 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 correct
solution.
You have a dataset that contains a column named Column1. Column1 is empty.
You need to omit Column1 from the dataset. The solution must use a native module.
Which module should you use?
A. Import Data
B. Clip Values
C. Clean Missing data
D. Normalize Data
E. Edit Metadata
F. Execute Python Script
G. Tune Model Hyperparamters
H. Select columns in dataset
Answer: H
70-774 的中率
NO.2 Note: This question is part of a series of questions that present the same Scenario.
Each question I 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 correct
solution.
You are working on an Azure Machine Learning Experiment.
You have the dataset configured as shown in the following table:
You need to ensure that you can compare the performance of the models and add annotations to the
results.
Solution: You save the output of the Score Model modules as a combined set, and then use the
Project Columns modules to select the MAE.
Does this meet the goal?
A. NO
B. YES
Answer: B
70-774 体験談
NO.3 You are building an Azure Machine Learning workflow by using Azure Machine Learning Studio.
You create an Azure notebook that supports the Microsoft Cognitive Toolkit.
You need to ensure that the stochastic gradient descent (SGO) configuration maximizes the samples
per second and supports parallel modeling that is managed by a parameter server.
Which SGD algorithm should you use?
A. DataParallelASGD
B. BlockMomentumSGD
C. DataParallelSGD
D. ModelAveragingSGD
Answer: C
NO.4 Note: This question is part of a series of questions that present the same Scenario.
Each question I 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 correct
solution.
Start of repeated Scenario:
A Travel agency named Margie's Travel sells airline tickets to customers in the United States.
Margie's Travel wants you to provide insights and predictions on flight delays. The agency is
considering implementing a system that will communicate to its customers as the flight departure
near about possible delays due to weather conditions.
The flight data contains the following attributes:
* DepartureDate: The departure date aggregated at a per hour granularity.
* Carrier: The code assigned by the IATA and commonly used to identify a carrier.
* OriginAirportID: An identification number assigned by the USDOT to identify a unique airport (the
flight's Origin)
* DestAirportID: The departure delay in minutes.
*DepDet30: A Boolean value indicating whether the departure was delayed by 30 minutes or more (
a value of 1 indicates that the departure was delayed by 30 minutes or more)
The weather data contains the following Attributes: AirportID, ReadingDate (YYYY/MM/DD HH),
SKYConditionVisibility, WeatherType, Windspeed, StationPressure, PressureChange and HourlyPrecip
.
End of repeated Scenario:
You plan to predict flight delays that are 30 minutes or more.
You need to build a training model that accurately fits the data. The solution must minimize over
fitting and minimize data leakage. Which attribute should you remove?
A. OriginAirportID
B. DestAirportID
C. Carrier
D. DepDel
E. DepDel30
Answer: D
70-774 ソフトウエア
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