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NEW QUESTION: 1
Which HP PPS Service is paid as an up-front cost at the time of the purchase?
A. HP Standard Contractual Services
B. HP Custom Contractual Services
C. HP Priority Services
D. HP Care Pack Services
Answer: D
NEW QUESTION: 2
EC2インスタンスにアタッチされたAmazonEBSボリュームが最近変更されました。変更の一部には、ストレージ容量の増加が含まれていました。 SysOps管理者は、増加したストレージ容量がファイルシステムに反映されていないことに気づきました。
増加したストレージ容量を使用するには、管理者はどの手順を完了する必要がありますか？
A. EBSボリュームを取り外し、サイズを変更して、アタッチします。
B. EC2インスタンスを再起動します。
C. EBSスナップショットを取得し、より大きなボリュームに復元します。
D. ボリュームのファイルシステムを拡張します。
Answer: D
Explanation:
https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/requesting-ebs-volume- modifications.html#elastic-volumes-limitations Modifying volume size has no practical effect until you also extend the volume's file system to make use of the new storage capacity. For more information, see Extending a Linux File System After Resizing a Volume.
NEW QUESTION: 3
Match the machine learning tasks to the appropriate scenarios.
To answer, drag the appropriate task from the column on the left to its scenario on the right. Each task may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: Model evaluation
The Model evaluation module outputs a confusion matrix showing the number of true positives, false negatives, false positives, and true negatives, as well as ROC, Precision/Recall, and Lift curves.
Box 2: Feature engineering
Feature engineering is the process of using domain knowledge of the data to create features that help ML algorithms learn better. In Azure Machine Learning, scaling and normalization techniques are applied to facilitate feature engineering. Collectively, these techniques and feature engineering are referred to as featurization.
Note: Often, features are created from raw data through a process of feature engineering. For example, a time stamp in itself might not be useful for modeling until the information is transformed into units of days, months, or categories that are relevant to the problem, such as holiday versus working day.
Box 3: Feature selection
In machine learning and statistics, feature selection is the process of selecting a subset of relevant, useful features to use in building an analytical model. Feature selection helps narrow the field of data to the most valuable inputs. Narrowing the field of data helps reduce noise and improve training performance.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml
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