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Adobe Workfront for Experience Manager enhanced connector Expert

  • Exam Number/Code : AD0-E906
  • Exam Name : Adobe Workfront for Experience Manager enhanced connector Expert
  • Questions and Answers : 213 Q&As
  • Update Time: 2019-01-10
  • Price: $ 99.00 $ 39.00

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NEW QUESTION: 1
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You train a classification model by using a logistic regression algorithm.
You must be able to explain the model's predictions by calculating the importance of each feature, both as an overall global relative importance value and as a measure of local importance for a specific set of predictions.
You need to create an explainer that you can use to retrieve the required global and local feature importance values.
Solution: Create a MimicExplainer.
Does the solution meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: B
Explanation:
Explanation
Instead use Permutation Feature Importance Explainer (PFI).
Note 1: Mimic explainer is based on the idea of training global surrogate models to mimic blackbox models. A global surrogate model is an intrinsically interpretable model that is trained to approximate the predictions of any black box model as accurately as possible. Data scientists can interpret the surrogate model to draw conclusions about the black box model.
Note 2: Permutation Feature Importance Explainer (PFI): Permutation Feature Importance is a technique used to explain classification and regression models. At a high level, the way it works is by randomly shuffling data one feature at a time for the entire dataset and calculating how much the performance metric of interest changes. The larger the change, the more important that feature is. PFI can explain the overall behavior of any underlying model but does not explain individual predictions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-interpretability

NEW QUESTION: 2
Microsoft Azureにラムダアーキテクチャを実装するデータエンジニアです。オープンソースのビッグデータソリューションを使用して、データを収集、処理、および保守します。分析データストアのパフォーマンスが低下しています。
次の要件を満たすソリューションを実装する必要があります。
データウェアハウジングを提供する
継続的な管理活動を削減
SQLクエリの応答を1秒未満で配信します
要件を満たすには、HDInsightクラスターを作成する必要があります。
どのタイプのクラスターを作成する必要がありますか?
A. Apache HBase
B. Apache Hadoop
C. Apache Spark
D. インタラクティブクエリ
Answer: C
Explanation:
Lambda Architecture with Azure:
Azure offers you a combination of following technologies to accelerate real-time big data analytics:
* Azure Cosmos DB, a globally distributed and multi-model database service.
* Apache Spark for Azure HDInsight, a processing framework that runs large-scale data analytics applications.
* Azure Cosmos DB change feed, which streams new data to the batch layer for HDInsight to process.
* The Spark to Azure Cosmos DB Connector

Note: Lambda architecture is a data-processing architecture designed to handle massive quantities of data by taking advantage of both batch processing and stream processing methods, and minimizing the latency involved in querying big data.
References:
https://sqlwithmanoj.com/2018/02/16/what-is-lambda-architecture-and-what-azure-offers-with-its-new-cosmos-db/

NEW QUESTION: 3
You use the following configuration to configure AToM. using Ethernet on a router and requiring an edge MTU of 1500 bytes on the pseudowire interface:

Which core MTU is required on the P and PE routers to support this configuration?
A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
Answer: A