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NEW QUESTION: 1
You manage a development team for a group of stakeholders that are physically remote from your development center. Stakeholders have blocked out dates and times on their schedules for your team.
The stakeholders are concerned that several of the project requirements will not meet their needs due to changing market conditions.
You need to ensure that the following requirements are met:
* Your team is doing effective and efficient work.
* The work is meeting the needs of the business.
* The project's timeline is not at risk.
Which two actions should you perform? (Each correct answer presents part of the solution. Choose two.)
A. Develop a series of iterative proofs of concept that reflect a partial delivery of requirements and get feedback from the product owner.
B. Add a primary stakeholder to your team as the product owner.
C. Institute a policy of sign-offs for each requirement and design document.
D. Instruct the team to create a comprehensive set of design documents for each layer of the system.
Schedule a review with the stakeholders to get their feedback.
Answer: A,B
NEW QUESTION: 2
You collect data from a nearby weather station. You have a pandas dataframe named weather_df that includes the following data:
The data is collected every 12 hours: noon and midnight.
You plan to use automated machine learning to create a time-series model that predicts temperature over the next seven days. For the initial round of training, you want to train a maximum of 50 different models.
You must use the Azure Machine Learning SDK to run an automated machine learning experiment to train these models.
You need to configure the automated machine learning run.
How should you complete the AutoMLConfig definition? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: forcasting
Task: The type of task to run. Values can be 'classification', 'regression', or 'forecasting' depending on the type of automated ML problem to solve.
Box 2: temperature
The training data to be used within the experiment. It should contain both training features and a label column (optionally a sample weights column).
Box 3: observation_time
time_column_name: The name of the time column. This parameter is required when forecasting to specify the datetime column in the input data used for building the time series and inferring its frequency. This setting is being deprecated. Please use forecasting_parameters instead.
Box 4: 7
"predicts temperature over the next seven days"
max_horizon: The desired maximum forecast horizon in units of time-series frequency. The default value is 1.
Units are based on the time interval of your training data, e.g., monthly, weekly that the forecaster should predict out. When task type is forecasting, this parameter is required.
Box 5: 50
"For the initial round of training, you want to train a maximum of 50 different models." Iterations: The total number of different algorithm and parameter combinations to test during an automated ML experiment.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.automlconfig
NEW QUESTION: 3
技術者は、デスクトップに新しいスキャナーとイメージングカメラをインストールして、高解像度の画像を電子健康記録アプリケーションにアップロードしました。このアプリケーションは次の例です。
A. 仮想クライアント。
B. オンデマンドクライアント。
C. シッククライアント。
D. 安全なクライアント。
Answer: B
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