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NEW QUESTION: 1
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NEW QUESTION: 2
You have an Azure Machine Learning workspace that contains a CPU-based compute cluster and an Azure Kubernetes Services (AKS) inference cluster. You create a tabular dataset containing data that you plan to use to create a classification model.
You need to use the Azure Machine Learning designer to create a web service through which client applications can consume the classification model by submitting new data and getting an immediate prediction as a response.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
Answer:
Explanation:
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Step 1: Create and start a Compute Instance
To train and deploy models using Azure Machine Learning designer, you need compute on which to run the training process, test the model, and host the model in a deployed service.
There are four kinds of compute resource you can create:
Compute Instances: Development workstations that data scientists can use to work with data and models.
Compute Clusters: Scalable clusters of virtual machines for on-demand processing of experiment code.
Inference Clusters: Deployment targets for predictive services that use your trained models.
Attached Compute: Links to existing Azure compute resources, such as Virtual Machines or Azure Databricks clusters.
Step 2: Create and run a training pipeline..
After you've used data transformations to prepare the data, you can use it to train a machine learning model. Create and run a training pipeline Step 3: Create and run a real-time inference pipeline After creating and running a pipeline to train the model, you need a second pipeline that performs the same data transformations for new data, and then uses the trained model to inference (in other words, predict) label values based on its features. This pipeline will form the basis for a predictive service that you can publish for applications to use.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/
NEW QUESTION: 3
Sie haben einen Server namens SQL1, auf dem SQL Server 2012 installiert ist. SQL1 hostet eine Datenbank mit dem Namen Database1.
Datenbank1 enthält eine Tabelle mit dem Namen Tabelle1. Tabelle 1 ist basierend auf dem Feld Datum auf fünf Dateigruppen aufgeteilt.
Das Schema von Tabelle 1 ist wie in der folgenden Tabelle gezeigt konfiguriert.
Tabelle 1 enthält die in der folgenden Tabelle aufgeführten Indizes.
Sie müssen eine Indexstrategie empfehlen, um die Leistung für die Abfragen zu maximieren, die die für Tabelle 1 verfügbaren Indizes verwenden.
Welche Art von Indexspeicher sollten Sie empfehlen? Ziehen Sie zum Beantworten den entsprechenden Indexspeichertyp auf den richtigen Index im Antwortbereich.
Answer:
Explanation:
Explanation
Index Storage Type
Designing a partitioned index independently (unaligned) of the base table can be useful in the following cases:
- The base table has not been partitioned.
- The index key is unique and it does not contain the partitioning column of the table.
- You want the base table to participate in collocated joins with more tables using different join columns.
NEW QUESTION: 4
조직은 동시에 많은 원격 작업자가 프로덕션 데이터에 액세스하려고 하는 시나리오를 사용하여 비즈니스 연속성을 테스트하려고 합니다. 다음 중이 상황에서 가장 좋은 테스트 방법은 무엇입니까?
A. 대체 사이트 테스트
B. 응용 프로그램 장애 조치 테스트
C. 네트워크 침투 테스트
D. 네트워크 사이트 테스트
Answer: C
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