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NEW QUESTION 31 
You must use the Azure Machine Learning SDK to interact with data and experiments in the workspace.
You need to configure the config.json file to connect to the workspace from the Python environment.
Which two additional parameters must you add to the config.json file in order to connect to the workspace?
Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
- A. resource_group
- B. region
- C. Login
- D. Key
- E. subscription_Id
Answer: B,E
NEW QUESTION 32
You create a batch inference pipeline by using the Azure ML SDK. You run the pipeline by using the following code:
from azureml.pipeline.core import Pipeline
from azureml.core.experiment import Experiment
pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[parallelrun_step])
pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(pipeline)
You need to monitor the progress of the pipeline execution.
What are two possible ways to achieve this goal? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
- A. Option A
- B. Option B
- C. Option C
- D. Option E
- E. Option D
Answer: D,E
Explanation:
Explanation
A batch inference job can take a long time to finish. This example monitors progress by using a Jupyter widget. You can also manage the job's progress by using:
* Azure Machine Learning Studio.
* Console output from the PipelineRun object.
from azureml.widgets import RunDetails
RunDetails(pipeline_run).show()
pipeline_run.wait_for_completion(show_output=True)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-parallel-run-step#monitor-the-parallel-run-
NEW QUESTION 33
You plan to use automated machine learning to train a regression model. You have data that has features which have missing values, and categorical features with few distinct values.
You need to configure automated machine learning to automatically impute missing values and encode categorical features as part of the training task.
Which parameter and value pair should you use in the AutoMLConfig class?
- A. exclude_nan_labels = True
- B. featurization = 'auto'
- C. enable_voting_ensemble = True
- D. task = 'classification'
- E. enable_tf = True
Answer: B
Explanation:
Featurization str or FeaturizationConfig
Values: 'auto' / 'off' / FeaturizationConfig
Indicator for whether featurization step should be done automatically or not, or whether customized featurization should be used.
Column type is automatically detected. Based on the detected column type preprocessing/featurization is done as follows:
Categorical: Target encoding, one hot encoding, drop high cardinality categories, impute missing values.
Numeric: Impute missing values, cluster distance, weight of evidence.
DateTime: Several features such as day, seconds, minutes, hours etc.
Text: Bag of words, pre-trained Word embedding, text target encoding.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/ azureml.train.automl.automlconfig.automlconfig Develop models Testlet 1 Case study Overview You are a data scientist in a company that provides data science for professional sporting events. Models will use global and local market data to meet the following business goals:
* Understand sentiment of mobile device users at sporting events based on audio from crowd reactions.
* Assess a user's tendency to respond to an advertisement.
* Customize styles of ads served on mobile devices.
* Use video to detect penalty events
Current environment
* Media used for penalty event detection will be provided by consumer devices. Media may include images and videos captured during the sporting event and shared using social media. The images and videos will have varying sizes and formats.
* The data available for model building comprises of seven years of sporting event media. The sporting event media includes; recorded video transcripts or radio commentary, and logs from related social media feeds captured during the sporting events.
* Crowd sentiment will include audio recordings submitted by event attendees in both mono and stereo formats.
Penalty detection and sentiment
* Data scientists must build an intelligent solution by using multiple machine learning models for penalty event detection.
* Data scientists must build notebooks in a local environment using automatic feature engineering and model building in machine learning pipelines.
* Notebooks must be deployed to retrain by using Spark instances with dynamic worker allocation.
* Notebooks must execute with the same code on new Spark instances to recode only the source of the data.
* Global penalty detection models must be trained by using dynamic runtime graph computation during training.
* Local penalty detection models must be written by using BrainScript.
* Experiments for local crowd sentiment models must combine local penalty detection data.
* Crowd sentiment models must identify known sounds such as cheers and known catch phrases. Individual crowd sentiment models will detect similar sounds.
* All shared features for local models are continuous variables.
* Shared features must use double precision. Subsequent layers must have aggregate running mean and standard deviation metrics available.
Advertisements
During the initial weeks in production, the following was observed:
* Ad response rated declined.
* Drops were not consistent across ad styles.
* The distribution of features across training and production data are not consistent Analysis shows that, of the 100 numeric features on user location and behavior, the 47 features that come from location sources are being used as raw features. A suggested experiment to remedy the bias and variance issue is to engineer 10 linearly uncorrelated features.
* Initial data discovery shows a wide range of densities of target states in training data used for crowd sentiment models.
* All penalty detection models show inference phases using a Stochastic Gradient Descent (SGD) are running too slow.
* Audio samples show that the length of a catch phrase varies between 25%-47% depending on region
* The performance of the global penalty detection models shows lower variance but higher bias when comparing training and validation sets. Before implementing any feature changes, you must confirm the bias and variance using all training and validation cases.
* Ad response models must be trained at the beginning of each event and applied during the sporting event.
* Market segmentation models must optimize for similar ad response history.
* Sampling must guarantee mutual and collective exclusively between local and global segmentation models that share the same features.
* Local market segmentation models will be applied before determining a user's propensity to respond to an advertisement.
* Ad response models must support non-linear boundaries of features.
* The ad propensity model uses a cut threshold is 0.45 and retrains occur if weighted Kappa deviated from
0.1 +/- 5%.
* The ad propensity model uses cost factors shown in the following diagram:
* The ad propensity model uses proposed cost factors shown in the following diagram:
* Performance curves of current and proposed cost factor scenarios are shown in the following diagram:
NEW QUESTION 34
You need to produce a visualization for the diagnostic test evaluation according to the data visualization requirements.
Which three modules should you recommend be used in sequence? To answer, move the appropriate modules from the list of modules to the answer area and arrange them in the correct order.
Answer:
Explanation:
1 - Sweep Clustering
2 - Train Model
3 - Evaluate Model
Reference:
http://breaking-bi.blogspot.com/2017/01/azure-machine-learning-model-evaluation.html
NEW QUESTION 35
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