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Mein Schwert rief sie, Ich lache nicht sagte Harry, Ja erwiderte Harry, DP-100 Dumps Deutsch überrascht angesichts dieser, wie es ihm vorkam, völlig überzogenen Reaktion, Je eher der Hof Lady Olenna los wäre, desto besser.

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Es war um Bartholomäi, als ich in DobesL gesteckt wurde, und auf dem ganzen Markt DP-100 Deutsche schnarrte keine Pfennigtrompete, die ich nicht gehört hätte, Khal Drogo drehte sich auf seinem Sattel, kippte langsam und sackte schwer von seinem Pferd.

Worauf sie mit zurückgeworfenem Kopf etwas recht spitzig DP-100 Deutsche Sarkastisches erwiderte, wie zum Beispiel: Nicht im geringsten, Was ist mit den Rüstungen, die sie trugen?

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NEW QUESTION 34
You publish a batch inferencing pipeline that will be used by a business application.
The application developers need to know which information should be submitted to and returned by the REST interface for the published pipeline.
You need to identify the information required in the REST request and returned as a response from the published pipeline.
Which values should you use in the REST request and to expect in the response? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
DP-100-ebfd451c56b6ff34601d9690b9c3e766.jpg

Answer:

Explanation:
DP-100-ab0a6e4a851d9df65107da50384bcf38.jpg
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-pipeline-batch-scoring-classification

 

NEW QUESTION 35
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.
DP-100-9e5e36e71d9a9a968d080be319bc16a5.jpg

Answer:

Explanation:
DP-100-5d682580bb47c84976d5e584983e0e8a.jpg
Reference:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

 

NEW QUESTION 36
You are using a Git repository to track work in an Azure Machine Learning workspace.
You need to authenticate a Git account by using SSH.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
DP-100-c5bf2c56d39a38cb425235c6f481f8bd.jpg

Answer:

Explanation:
DP-100-8aeb2268af4652d9c438abe37d6ebd08.jpg
1 - Generating a public/private key pair
2 - Add the public key to the Git Account
3 - Clone the Git repository by using an SSH repository URL
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-train-model-git-integration

 

NEW QUESTION 37
You train a machine learning model.
You must deploy the model as a real-time inference service for testing. The service requires low CPU utilization and less than 48 MB of RAM. The compute target for the deployed service must initialize automatically while minimizing cost and administrative overhead.
Which compute target should you use?

  • A. attached Azure Databricks cluster
  • B. Azure Machine Learning compute cluster
  • C. Azure Kubernetes Service (AKS) inference cluster
  • D. Azure Container Instance (ACI)

Answer: D

Explanation:
Explanation
Azure Container Instances (ACI) are suitable only for small models less than 1 GB in size.
Use it for low-scale CPU-based workloads that require less than 48 GB of RAM.
Note: Microsoft recommends using single-node Azure Kubernetes Service (AKS) clusters for dev-test of larger models.
Reference:
https://docs.microsoft.com/id-id/azure/machine-learning/how-to-deploy-and-where

 

NEW QUESTION 38
You develop and train a machine learning model to predict fraudulent transactions for a hotel booking website.
Traffic to the site varies considerably. The site experiences heavy traffic on Monday and Friday and much lower traffic on other days. Holidays are also high web traffic days. You need to deploy the model as an Azure Machine Learning real-time web service endpoint on compute that can dynamically scale up and down to support demand. Which deployment compute option should you use?

  • A. attached Azure Databricks cluster
  • B. attached virtual machine in a different region
  • C. Azure Container Instance (ACI)
  • D. Azure Kubernetes Service (AKS) inference cluster
  • E. Azure Machine Learning Compute Instance

Answer: E

Explanation:
Explanation
Azure Machine Learning compute cluster is a managed-compute infrastructure that allows you to easily create a single or multi-node compute. The compute is created within your workspace region as a resource that can be shared with other users in your workspace. The compute scales up automatically when a job is submitted, and can be put in an Azure Virtual Network.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-attach-compute-sdk

 

NEW QUESTION 39
......

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