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NEW QUESTION: 1
-- Exhibit- -- Exhibit -
Which is the best way to write the underlined portion of this sentence? If the original is the best way, choose optionA.
A. mountain, its the closer
B. mountain, its the closest
C. mountain, it's the closest
D. Mountain, it's the closest
E. mountain, it's the closer
Answer: D
NEW QUESTION: 2
What correctly describes the role of OpenFlow in an SDN solution?
A. OpenFlow is an open standard technology that regulates how the SDN control plane and the application plane communicates.
B. OpenFlow is a communication protocol that an SDN controller can use to control how network devices forward traffic.
C. OpenFlow regulates the communications among teamed SDN controllers, as well as
between an SDN controller and a network infrastructure device.
D. OpenFlow integrates the SDN controller into a larger management suite, such as the one provided in the HP Helion CloudSystem solution.
Answer: B
NEW QUESTION: 3
モデル開発戦略を実装して、ユーザーが広告に反応する傾向を判断する必要があります。
どのテクニックを使用する必要がありますか？
A. 相対式分割モジュールを使用して、イベントまでの移動距離に基づいてデータを分割します。
B. 相対式分割モジュールを使用して、重心距離に基づいてデータを分割します。
C. 行の分割モジュールを使用して、重心距離に基づいてデータを分割します。
D. 行の分割モジュールを使用して、イベントまでの移動距離に基づいてデータを分割します。
Answer: B
Explanation:
説明
分割データは、データセットの行を2つの異なるセットに分割します。
Azure Machine Learning StudioのSplit DataモジュールのRelative Expression Splitオプションは、数値式を使用してデータセットをトレーニングデータセットとテストデータセットに分割する必要がある場合に役立ちます。
相対式の分割：数値列に条件を適用する場合は常にこのオプションを使用します。数値は、日付/時刻フィールド、年齢やドルの金額を含む列、またはパーセンテージです。たとえば、アイテムのコストに応じてデータセットを分割したり、年齢の範囲ごとにグループ化したり、カレンダーの日付ごとにデータを分けたりすることができます。
シナリオ：
ローカルマーケットセグメンテーションモデルは、広告に応答するユーザーの傾向を判断する前に適用されます。
トレーニングデータと実稼働データにまたがる機能の分布には一貫性がありません。
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/split-data
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トピック1、ケーススタディ1
概要
あなたは、プロのスポーツイベントにデータサイエンスを提供する会社のデータサイエンティストです。モデルは、次のビジネス目標を満たすためのグローバルおよびローカル市場データになります。
*群衆の反応からの音声に基づいて、スポーツイベントでのモバイルデバイスユーザーの感情を理解します。
*広告に応答するユーザーの傾向にアクセスします。
*モバイルデバイスに配信される広告のスタイルをカスタマイズします。
*ペナルティイベントを検出するためにビデオを使用します。
現在の環境
必要条件
*ペナルティイベントの検出に使用されるメディアは、コンシューマデバイスによって提供されます。メディアには、スポーツイベント中にキャプチャされ、ソーシャルメディアを使用してわなにかけられた画像やビデオが含まれる場合があります。画像と動画のサイズと形式はさまざまです。
*モデル構築に利用できるデータは、7年間のスポーツイベントメディアで構成されています。スポーツイベントメディアには、記録されたビデオ、ラジオの解説の記録、および関連するソーシャルメディアフィードからのログが含まれます。
*観客の感情には、イベント参加者がモノとステレオの両方の形式で送信した録音が含まれます。
広告
*広告応答モデルは、各イベントの開始時にトレーニングし、スポーツイベント中に適用する必要があります。
*マーケットセグメンテーションnxxlelsは、同様の広告resporr.r履歴に合わせて最適化する必要があります。
*サンプリングは、同じ機能を共有するローカルおよびグローバルセグメンテーションモデルの相互および集合的な排他性を保証する必要があります。
*ローカルマーケットセグメンテーションモデルは、ユーザーが広告に反応する傾向を判断する前に適用されます。
*データサイエンティストは、モデルの劣化と減衰を検出できる必要があります。
*広告応答モデルは、非線形境界機能をサポートする必要があります。
*広告傾向モデルでは、カットしきい値が0.45であり、加重カッパが0.1から逸脱すると再トレーニングが発生します。
+/- 5％。
*広告傾向モデルでは、次の図に示すコスト係数を使用します。
広告傾向モデルでは、次の図に示す提案されたコスト係数を使用します。
現在および提案されているコスト要因シナリオのパフォーマンス曲線を次の図に示します。
ペナルティの検出と感情
調査結果
*データサイエンティストは、ペナルティイベントの検出に複数の機械学習モデルを使用してインテリジェントなソリューションを構築する必要があります。
*データサイエンティストは、機械学習パイプラインの自動機能エンジニアリングとモデル構築を使用して、ローカル環境でノートブックを構築する必要があります。
*動的なワーカー割り当てでSparkインスタンスを使用して再トレーニングするには、ノートブックを展開する必要があります
*ノートブックは、データのソースのみを再コーディングするために、新しいSparkインスタンスで同じコードを使用して実行する必要があります。
*グローバルペナルティ検出モデルは、トレーニング中に動的ランタイムグラフ計算を使用してトレーニングする必要があります。
*ローカルペナルティ検出モデルは、BrainScriptを使用して作成する必要があります。
*ローカルの群衆感情モデルの実験では、ローカルのペナルティ検出データを組み合わせる必要があります。
*群衆の感情モデルは、歓声や既知のキャッチフレーズなどの既知の音を識別する必要があります。個々の群衆の感情モデルは、同様の音を検出します。
*ローカルモデルの共有機能はすべて連続変数です。
*共有機能は倍精度を使用する必要があります。後続のレイヤーには、使用可能な総計の実行平均と標準偏差のメトリックが必要です。
セグメント
生産の最初の数週間、次のことが観察されました。
*広告レスポンス率は低下しました。
*ドロップは広告スタイル間で一貫していませんでした。
*トレーニングデータと実稼働データにまたがる機能の分布には一貫性がありません。
分析によると、ユーザーの位置と行動に関する100個の数値的特徴のうち、位置情報源からの47個の特徴が未加工の特徴として使用されています。バイアスと分散の問題を解決するための推奨される実験は、10個の線形に修正されていない機能を設計することです。
ペナルティの検出と感情
*初期データディスカバリーは、群衆の感情モデルに使用されるトレーニングデータのターゲット状態の密度が広範囲であることを示します。
*すべてのペナルティ検出モデルは、確率的勾配降下（SGD）を使用した推論フェーズが非常に密集していることを示しています。
*音声サンプルでは、地域によってキャッチフレーズの長さが25％から47％の間で変化することが示されています。
*グローバルペナルティ検出モデルのパフォーマンスは、トレーニングセットと検証セットを比較すると、分散は低くなりますが、バイアスは高くなります。機能の変更を実装する前に、すべてのトレーニングおよび検証ケースを使用してバイアスと分散を確認する必要があります。
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