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NEW QUESTION: 1
Azure Machine Learning Studioを使用して実験を作成しています。
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分析用のデータを準備する必要があります。
実験を作成するための適切な方法を選択する必要があります。
どの3つのモジュールを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかのクレジットを受け取ります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
The Clean Missing Data module in Azure Machine Learning Studio, to remove, replace, or infer missing values.
Incorrect Answers:
Latent Direchlet Transformation: Latent Dirichlet Allocation module in Azure Machine Learning Studio, to group otherwise unclassified text into a number of categories. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is often used in natural language processing (NLP) to find texts that are similar. Another common term is topic modeling.
Build Counting Transform: Build Counting Transform module in Azure Machine Learning Studio, to analyze training data. From this data, the module builds a count table as well as a set of count-based features that can be used in a predictive model.
Missing Value Scrubber: The Missing Values Scrubber module is deprecated.
Feature hashing: Feature hashing is used for linguistics, and works by converting unique tokens into integers.
Replace discrete values: the Replace Discrete Values module in Azure Machine Learning Studio is used to generate a probability score that can be used to represent a discrete value. This score can be useful for understanding the information value of the discrete values.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data

NEW QUESTION: 2
You use Azure DevOps to manage the build and deployment of an app named App1.
You have a release pipeline that deploys a virtual machine named VM1.
You plan to monitor the release pipeline by using Azure Monitor
You need to create an alert to monitor the performance of VM1. The alert must be triggered when the average CPU usage exceeds 70 percent for five minutes. The alert must calculate the average once every minute.
How should you configure the alert rule? To answer, select the appropriate options in the answer area.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: 5 minutes
The alert must calculate the average once every minute.
Note: We [Microsoft] recommend choosing an Aggregation granularity (Period) that is larger than the Frequency of evaluation, to reduce the likelihood of missing the first evaluation of added time series
Box 2: Static
Box 3: Greater than
Example, say you have an App Service plan for your website. You want to monitor CPU usage on multiple instances running your web site/app. You can do that using a metric alert rule as follows:
* Target resource: myAppServicePlan
* Metric: Percentage CPU
* Condition Type: Static
* Dimensions
* Instance = InstanceName1, InstanceName2
* Time Aggregation: Average
* Period: Over the last 5 mins
* Frequency: 1 min
* Operator: GreaterThan
* Threshold: 70
* Like before, this rule monitors if the average CPU usage for the last 5 minutes exceeds 70%.
* Aggregation granularity
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/platform/alerts-metric-overview

NEW QUESTION: 3
프로젝트는 조기에 종료되며 프로젝트 관리자는 최종 프로젝트 보고서를 관련 이해 관계자에게 보냅니다. 영향을 이해하는데 관심이 있는 재무 관리자는 보고서 사본을 요청합니다.
프로젝트 관리자는 어떻게 해야 합니까?
A. 프로젝트가 조기 종료되었으므로 보고서를 보내지 마십시오.
B. 재무 관리자에게 보고서를 보냅니다.
C. 통신 관리 계획을 확인하고 그에 따라 행동하십시오.
D. 이해 관계자 참여 계획을 검토하고 이에 따라 행동
Answer: C

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