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Estragon nutzte die Kraft seines Lebens, um die Stiefel endlich MB-220 Zertifikatsdemo auszuziehen, Aber wie es scheint, hat er sich mit der Macht angefreundet und ist viel selbstsicherer geworden.
NEW QUESTION: 1
A user working in a call center receives a call and is presented with a new opportunity for an existing contract. The user authenticates the contact and proceeds to add the new opportunity. Identity the four Steps to add an opportunity to it contact.
A. Create contact
B. Search for contact information
C. Verify account information
D. Add an activity to the contact
E. Add opportunity to contact
F. Add quote to contact
Answer: B,C,D,E
NEW QUESTION: 2
Service Busキューに含まれるメッセージの数に基づいてスケーリングするバックエンドAzure App Serviceを開発しています。
未処理の有効なキューメッセージの平均キュー長が1000を超える場合、App Serviceをスケールアップするルールが既に存在します。
スケールアップ条件が満たされない限り、App Serviceを継続的にスケールダウンする新しいルールを追加する必要があります。
スケールルールをどのように構成する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：各正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
NEW QUESTION: 3
You have a dataset that contains information about taxi journeys that occurred during a given period.
You need to train a model to predict the fare of a taxi journey.
What should you use as a feature?
A. the fare of individual taxi journeys
B. the number of taxi journeys in the dataset
C. the trip distance of individual taxi journeys
D. the trip ID of individual taxi journeys
Answer: C
Explanation:
Explanation
The label is the column you want to predict. The identified Features are the inputs you give the model to predict the Label.
Example:
The provided data set contains the following columns:
vendor_id: The ID of the taxi vendor is a feature.
rate_code: The rate type of the taxi trip is a feature.
passenger_count: The number of passengers on the trip is a feature.
trip_time_in_secs: The amount of time the trip took. You want to predict the fare of the trip before the trip is completed. At that moment, you don't know how long the trip would take. Thus, the trip time is not a feature and you'll exclude this column from the model.
trip_distance: The distance of the trip is a feature.
payment_type: The payment method (cash or credit card) is a feature.
fare_amount: The total taxi fare paid is the label.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/predict-prices
NEW QUESTION: 4
You need to configure versioning and logging for Azure Machine Learning models. Which Machine Learning service application should you use?
A. activities
B. models
C. pipelines
D. experiments
E. deployments
Answer: E
Explanation:
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References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-enable-logging#logging-for-deployed-m
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