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NEW QUESTION: 1
An administrator has been asked to grant read, create and edit access to the product object for users who currently have the standard marketing user profile.
Which two approaches could be used to meet this request? (Choose two.)
A. Create a permission set with read and write access for the product object and assign it to the marketing users.
B. Create a permission set with read, create and edit access for the product object and assign it to the marketing users.
C. Create a new profile for the marketing users and change the access levels to read, create and edit for the product object.
D. Change the access levels in the marketing user standard profile to read, create and edit for the product object.
Answer: B,C

NEW QUESTION: 2
You have an Azure Machine Learning workspace that contains a CPU-based compute cluster and an Azure Kubernetes Services (AKS) inference cluster. You create a tabular dataset containing data that you plan to use to create a classification model.
You need to use the Azure Machine Learning designer to create a web service through which client applications can consume the classification model by submitting new data and getting an immediate prediction as a response.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Create and start a Compute Instance
To train and deploy models using Azure Machine Learning designer, you need compute on which to run the training process, test the model, and host the model in a deployed service.
There are four kinds of compute resource you can create:
Compute Instances: Development workstations that data scientists can use to work with data and models.
Compute Clusters: Scalable clusters of virtual machines for on-demand processing of experiment code.
Inference Clusters: Deployment targets for predictive services that use your trained models.
Attached Compute: Links to existing Azure compute resources, such as Virtual Machines or Azure Databricks clusters.
Step 2: Create and run a training pipeline..
After you've used data transformations to prepare the data, you can use it to train a machine learning model. Create and run a training pipeline Step 3: Create and run a real-time inference pipeline After creating and running a pipeline to train the model, you need a second pipeline that performs the same data transformations for new data, and then uses the trained model to inference (in other words, predict) label values based on its features. This pipeline will form the basis for a predictive service that you can publish for applications to use.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/

NEW QUESTION: 3

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

NEW QUESTION: 4
Which two values are compared by the binary comparison function in authentication that is based on Active Directory?
A. subject alternative name and the common name
B. MS-CHAPv2 provided machine credentials and credentials stored in Active Directory
C. user-presented password hash and a hash stored in Active Directory
D. user-presented certificate stored in Active Directory
Answer: A
Explanation:
Explanation/Reference:
Reference: https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/security/ise/1-3/ISE-ADIntegrationDoc/b_ISE- ADIntegration.html

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