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Er blieb noch eine Weile hocken, ganz ruhig, nur leise mit dem Kopfe Professional-Machine-Learning-Engineer Online Prüfung nickend, Man hätte können ganz Kopenhagen und die Zuckerferkel, Zinnsoldaten, Peitschen und Schaukelpferde der ganzen Welt dafür kaufen.

Nicht Josi Blatter ist der Retter Professional-Machine-Learning-Engineer Online Tests von St, Hans Dieffenbach, einer der besten Freunde R. L.

NEW QUESTION: 1
In Order to able to GEO-localize your shops, you should:
A. include the storelocator extension
B. define an appropriate search strategy
C. trigger the geocoding task in the admin cockpit
D. make sure the geocoding cronjob is correctly scheduled
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Some users are complaining that the time and Labor system is allowing them to record time against projects in which they are not team member. Further, the time type column name is project name, whereas the valued are project numbers.
What should you do to correct this issue?
A. Edit the existing layout set and select the "Enable Project Team membership" option from the drop-down list. Create a new lime card layout from scratch and select the "Project Name" check box.
B. This cannot be done in Time and Labor, but it can be done in Cloud Projects. So you would have to change appropriate options in Cloud Projects to fix both issues.
C. Create a now layout set with the "Enable Project Team membership" option selected. Because the time type selected cannot be changed, you change the column name to "Project Number" so that it is consistent with the data selected.
D. Create a new layout set with the "Enable Project Team membership" option selected. Edit the time card layouts for the new layout set, delete the "Project Number- row, create a new row, select "Project Name," and then assign to the appropriate time entry profile.
E. The "team member" Issue cannot be fixed in Time and Labor; it must be fixed in Cloud Projects.
Also, because the time type selected cannot be changed, you change the column name to "Project Number" so that it is consistent with the data selected.
Answer: A

NEW QUESTION: 3
GPUベースのトレーニングを使用して、Azure Machine Learningサービスで画像認識のためのディープラーニングモデルを作成します。
リアルタイムのGPUベースの推論を可能にするコンテキストにモデルをデプロイする必要があります。
モデル推論のためにコンピューティングリソースを構成する必要があります。
どの計算タイプを使用する必要がありますか？
A. フィールドプログラマブルゲートアレイ
B. Azure Kubernetesサービス
C. 機械学習コンピューティング
D. Azureコンテナーインスタンス
Answer: B
Explanation:
You can use Azure Machine Learning to deploy a GPU-enabled model as a web service. Deploying a model on Azure Kubernetes Service (AKS) is one option. The AKS cluster provides a GPU resource that is used by the model for inference.
Inference, or model scoring, is the phase where the deployed model is used to make predictions. Using GPUs instead of CPUs offers performance advantages on highly parallelizable computation.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-inferencing-gpus