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NEW QUESTION: 1
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このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
IT部門は、次のAzureリソースグループとリソースを作成します。

IT部門は、Azure Machine Learningワークスペースにaks-clusterという名前のAzure Kubernetes Service（AKS）ベースの推論コンピューティングターゲットを作成します。
GPUを搭載したMicrosoft Surface Bookコンピュータを使用しています。 Python 3.6とVisual Studio Codeがインストールされています。
ディープニューラルネットワーク（DNN）モデルをトレーニングし、損失と精度のメトリックをログに記録するスクリプトを実行する必要があります。
ソリューション：Azure ML SDKをSurface Bookにインストールします。 Pythonコードを実行してワークスペースに接続し、ローカルコンピューティングの実験としてトレーニングスクリプトを実行します。
A. はい
B. いいえ
Answer: B
Explanation:
Need to attach the mlvm virtual machine as a compute target in the Azure Machine Learning workspace.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target

NEW QUESTION: 2
以下の各ステートメントについて、そのステートメントが正しい場合は「はい」を選択してください。そうでなければ、いいえを選択します。
注：それぞれ正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

NEW QUESTION: 3
あなたは40万人以上の従業員を抱える大規模なファーストフードレストランチェーンで働いています。従業員情報は、FirstNameフィールドとLastNameフィールドで構成されるUsersテーブルのGoogleBigQueryに保存します。 ITのメンバーがアプリケーションを構築していて、BigQueryのスキーマとデータを変更して、アプリケーションがスペースと連結されたFirstNameフィールドの値とそれに続くそれぞれのLastNameフィールドの値で構成されるFullNameフィールドをクエリできるようにするように求めています。従業員。コストを最小限に抑えながら、どのようにしてそのデータを利用できるようにすることができますか？
A. ユーザーテーブル全体に対してBigQueryをクエリし、各ユーザーのFirstName値とLastName値を連結し、FirstName、LastName、FullNameの適切な値をBigQueryの新しいテーブルに読み込むGoogle CloudDataflowジョブを作成します。
B. FullNameという新しい列をUsersテーブルに追加します。 FirstName値とLastName値を連結して、各ユーザーのFullName列を更新するUPDATEステートメントを実行します。
C. FirstNameフィールドとLastNameフィールドの値を連結してFullNameを生成するビューをBigQueryで作成します。
D. BigQueryを使用して、テーブルのデータをCSVファイルにエクスポートします。 Google Cloud Dataprocジョブを作成してCSVファイルを処理し、FirstName、LastName、FullNameの適切な値を含む新しいCSVファイルを出力します。 BigQueryロードジョブを実行して、新しいCSVファイルをBigQueryにロードします。
Answer: A