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NEW QUESTION: 1
何の技術の例は、コンピュータシステムの設計におけるトラステッドプラットフォームモジュール（TPM）を含めますか。
A. 公開鍵インフラストラクチャ（PKI）とのインタフェース
B. セキュアな初期状態を確立します。
C. サービス拒否（DoS）攻撃の防止拒否
D. セキュリティソフトウェアの品質を向上させます。
Answer: B

NEW QUESTION: 2
In which of the following steps of firewall log analysis process is aggregation for nodes defined?
A. Process information
B. Assess available data
C. Visual transformation
D. View transformation
Answer: D

NEW QUESTION: 3
近くの気象観測所からデータを収集します。次のデータを含むweather_dfという名前のパンダデータフレームがあります。

データは正午と深夜の12時間ごとに収集されます。
自動機械学習を使用して、今後7日間の気温を予測する時系列モデルを作成することを計画しています。トレーニングの最初のラウンドでは、最大50の異なるモデルをトレーニングする必要があります。
Azure Machine Learning SDKを使用して自動機械学習実験を実行し、これらのモデルをトレーニングする必要があります。
自動機械学習の実行を構成する必要があります。
AutoMLConfig定義をどのように完了する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation


Box 1: forcasting
Task: The type of task to run. Values can be 'classification', 'regression', or 'forecasting' depending on the type of automated ML problem to solve.
Box 2: temperature
The training data to be used within the experiment. It should contain both training features and a label column (optionally a sample weights column).
Box 3: observation_time
time_column_name: The name of the time column. This parameter is required when forecasting to specify the datetime column in the input data used for building the time series and inferring its frequency. This setting is being deprecated. Please use forecasting_parameters instead.
Box 4: 7
"predicts temperature over the next seven days"
max_horizon: The desired maximum forecast horizon in units of time-series frequency. The default value is 1.
Units are based on the time interval of your training data, e.g., monthly, weekly that the forecaster should predict out. When task type is forecasting, this parameter is required.
Box 5: 50
"For the initial round of training, you want to train a maximum of 50 different models." Iterations: The total number of different algorithm and parameter combinations to test during an automated ML experiment.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.auto

NEW QUESTION: 4
Which option is required by atomic counters to be leveraged in troubleshooting endpoint connectivity?
A. Endpoints must connect to the same leaf switch
B. Endpoints must be in different endpoint groups
C. Endpoints must be in different VRFs
D. Endpoints must connect to different leaf switches
E. Endpoints must be in different bridge domains
Answer: D