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NEW QUESTION: 1
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Your network contains an Active Directory forest named contoso.com. The forest has three sites located in London, Paris, and Berlin.
The London site contains a web server named Web1 that runs Windows Server 2016.
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Solution: You install the DFS Replication role service, and then you start the Network Connections service.
Does this meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: B

NEW QUESTION: 2

A. Option E
B. Option B
C. Option A
D. Option D
E. Option C
Answer: C

NEW QUESTION: 3
The solution design includes a segregation of duty risk based campaign. Which customer stakeholder will need to provide input to the deployment professional in order to map the permissions needed to perform a specific business activity and will need to provide input into the project plan?
A. Help Desk Manager
B. Security Architect
C. Application Owner
D. System Operator
Answer: C

NEW QUESTION: 4
分類タスクを解決しています。
データセットが不均衡です。
あなたは、分類精度を向上させるためにAzureの機械学習Studioのモジュールを選択する必要があります。
あなたはどちらのモジュールを使用する必要がありますか？
A. 順列機能の重要性
B. フィルタに基づく機能の選択
C. の合成少数オーバーサンプリング技術（撃ち）
D. フィッシャー線形判別分析。
Answer: C
Explanation:
Explanation
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio (classic) to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
You connect the SMOTE module to a dataset that is imbalanced. There are many reasons why a dataset might be imbalanced: the category you are targeting might be very rare in the population, or the data might simply be difficult to collect. Typically, you use SMOTE when the class you want to analyze is under-represented.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote