ITshikenは70-774試験の実際の問題と解答を収集し、そして、70-774問題集に整理し、Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning試験に合格するのは役立ちます。

70-774問題集とは
70-774はPerform Cloud Data Science with Azure Machine Learning試験問題と解答を集合されています。
練習問題集のプロセスも試験の合格に最も近く、順調に70-774試験に合格するのに理想的選択です。
すべての質問と回答は実際の試験から来ています
広くMicrosoft 70-774試験準備のための学習資料として使用されています

なぜ70-774問題集を使用しますか
70-774問題集を使用し、試験準備は十分で、試験はよく自信をもっています。
受験準備の一番いい方法は教科書を復習しないで、実際の試験問題を練習します。
出題範囲をすばやく理解し、65％の試験準備時間を節約します。
何度も実際の問題を練習し、自分の弱みところを理解し克服する

いつ始まる70-774問題集を使用しますか?
70-774問題集は資格の認定の完全なプロセスに同行します
学習期間から試験準備まで、いつでもどこでも70-774問題集を使用することができます。
学習期間に70-774問題集を使用し、試験に合格することを目指す学習計画を作成します。
試験準備する時、70-774試験の実際問題と解答を読書し、気楽に試験に合格することができます。

どのように70-774問題集を選択しますか。
他のウェブサイトとは異なり、ITshikenは70-774試験の100%真実の模擬練習を提供し、試験準備のための最初の選択になります。

自由に問題を査閲する
自由にすべての70-774問題の実際の問題と解答を査閲します。
ご注意：新規登録されていないユーザーは15の質問と回答を表示でき、登録ユーザーはすべての質問と回答を表示できます。

問題集は継続的に更新
70-774試験のすべての問題と解答、実際の試験内容の変化によって、迅速にアップデートされています。
70-774問題集の問題と解答は信頼性を確保するために、長年にわたる関連試験経験を持つ専門家によってレビューされます。

いつ、どこ練習
ネットワークがあれば、ブラウザーで70-774の問題集にアクセスして練習することができます。
コンピュータとモバイルエンドの両方がアクセスのためのいいユーザーエクスペリエンスを持ち、すべての広告情報が削除されます。

70-774 問題集について
70-774 問題集は試験のために調整され、これにより、最も高い確率で試験に合格することができます。70-774 問題集と練習問題の違い：
問題練習の範囲を縮小し、最新の70-774試験の問題と回答をより正確に練習問題にマッチさせています。
試験に合格する正解率を高め、70-774 問題集には練習問題よりも部分の問題数、練習問題には現れていません。
印刷後に持ち運びが便利：70-774 問題集は印刷およびオフラインで表示するためにPDF形式で指定のメールボックスに送信されます。
無料で一年に高品質な更新；試験に最新の質問と回答を得るためにITshikenに直接お問い合わせください。より直接的で効果的です。

Question No : 1
You are building an Azure Machine Learning experiment.
You need to transform a string column into a label column for a Multiclass Decision Jungle module.
Which module should you use?
A.Select Columns Transform
B.Group Categorical Values
C.Convert to Indicator Values
D.Edit Metadata

正解: C

Question No : 2
You plan to use Azure Machine Learning to develop a predictive model. You plan to include an Execute Python script module.
What capability does the module provide?
A.outputting a file to a network location
B.performing interactive debugging of a Python script
C.saving the result of a Python script run in a Machine Learning environment to a local file
D.visualizing univariate and multivariate summaries by using Python code

正解: C

Question No : 3
You have an Azure Machine Learning Environment.
You are evaluating whether to use R code or Python.
Which three actions can you perform by using both R code and Python in the Machine Learning environment? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A.Preprocess cleanse, and group data.
B.Score a training model.
C.Create visualizations.
D.Create an untrained model that can be used with the Train Model module.
E.Implement feature ranking.

正解: ABCD

Question No : 4
You are building an Azure Machine Learning Experiment.
You need to transform 47 numeric columns into a set of 10 linearly uncorrelated features.
Which module should you add to the experiment?
A.Principal Component Analysis
B.K-Means Clustering
C.Normalize data
D.Group Data into Bins

正解: A

Question No : 5
You are building an Azure Machine Learning Experiment.
You need to transform a string column that has 47 distinct values into a binary indicator column. The solution must use the One-vs-All Multiclass model.
Which module should you use?
A.Select Columns Transform
B.Convert to Indicator Values
C.Group Categorical Values
D.Edit Metadata

正解: C

Question No : 6
You have a dataset that is missing values in a column named Column3. Column3 is correlated to two columns named Column4 and Column5.
You need to improve the accuracy of the dataset, while minimizing data loss.
What should you do?
A.Replace the missing values in Column3 by using probabilistic Principal Component Analysis (PCA).
B.Remove all of the rows that have the missing values in Column4 and Column5.
C.Replace the missing values in Column3 with a mean value.
D.Remove the rows that have the missing values in Column3.

正解: A

Question No : 7
You need to integrate code and formatted text into an Azure Machine Learning experiment that enables interactive execution.
What should you use?
A.a Jupyter notebook
B.Azure Stream Analytics
C.an Execute Python script module
D.an Execute R script module

正解: A

Question No : 8
You are building an Azure Machine Learning Solution for an Online retailer.
When a customer selects a product, you need to recommend products that the customer might like to purchase at the same time. The recommendation should be based on what other customers purchased the same product.
Which model should you use?
A.Collaborative Filtering
B.Boosted Decision Tree Regression Model
C.Two-Class boosted decision tree
D.K-Means Clustering

正解: A

Question No : 9
You have an Azure Machine Learning experiment. You discover that a model causes many errors in a production dataset. The model causes only few errors in the Training data.
What is the cause of the errors?
A.overfitting
B.generalization
C.underfitting
D.a simple predictor

正解: A

Question No : 10
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
Start of repeated scenario
You plan to create a predictive analytics solution for credit risk assessment and fraud prediction in Azure Machine Learning. The Machine Learning workspace for the solution will be shared with other users in your organization. You will add assets to projects and conduct experiments in the workspace.
The experiments will be used for training models that will be published to provide scoring from web services.
The experiment tor fraud prediction will use Machine Learning modules and APIs to train the models and will predict probabilities in an Apache Hadoop ecosystem.
End of repeated scenario.
You need to alter the list of columns that will be used for predicting fraud for an input web service endpoint. The columns from the original data source must be retained while running the Machine Learning experiment.
Which module should you add after the web service input module and before the prediction module?
A.Edit Metadata
B.Import Data
C.SMOTE
D.Select Columns in Dataset

正解: A