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NEW QUESTION: 1
ラベル付き画像のセットを使用するマルチクラス画像分類の深層学習モデルを作成します。 PyTorch 1.3フレームワークを使用してモデルをトレーニングするtrain.pyという名前のスクリプトファイルを作成します。
見積もりツールを使用してスクリプトを実行する必要があります。このコードでは、推定ツールの環境に追加のPythonライブラリをインストールする必要はありません。モデルのトレーニングに必要な時間を最小限に抑える必要があります。
スクリプトの実行に使用する推定器を定義する必要があります。
どの推定器タイプを使用する必要がありますか？
A. Estimator
B. TensorFlow
C. SKLearn
D. PyTorch
Answer: D
Explanation:
For PyTorch, TensorFlow and Chainer tasks, Azure Machine Learning provides respective PyTorch, TensorFlow, and Chainer estimators to simplify using these frameworks.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-ml-models

NEW QUESTION: 2
完成したバイナリ分類機械学習モデルを評価しています。
評価指標として精度を使用する必要があります。
どの視覚化を使用する必要がありますか？
A. Gradient descent
B. box plot
C. Binary classification confusion matrix
D. coefficient of determination
Answer: C
Explanation:
Explanation
References:
https://machinelearningknowledge.ai/confusion-matrix-and-performance-metrics-machine-learning/

NEW QUESTION: 3
You deploy an Amazon EC2 instance that runs a web server into a subnet in a VPC. An Internet gateway is attached, and the main route table has a default route (0.0.0.0/0) configured with a target of the Internet gateway.
The instance has a security group configured to allow as follows:
Protocol: TCP

Port: 80 inbound, nothing outbound

The Network ACL for the subnet is configured to allow as follows:
Protocol: TCP

Port: 80 inbound, nothing outbound

When you try to browse to the web server, you receive no response.
Which additional step should you take to receive a successful response?
A. Add an entry to the Network Acl outbound rules for Protocol: TCP, Port Range: 80
B. Add an entry to the Network Acl outbound rules for Protocol: TCP, Port Range: 1024-65535
C. Add an entry to the security group outbound rules for Protocol: TCP, Port Range: 80
D. Add an entry to the security group outbound rules for Protocol: TCP, Port Range: 1024-65535
Answer: A