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NEW QUESTION: 1
You create an experiment in Azure Machine Learning Studio. You add a training dataset that contains 10,000 rows. The first 9,000 rows represent class 0 (90 percent).
The remaining 1,000 rows represent class 1 (10 percent).
The training set is imbalances between two classes. You must increase the number of training examples for class 1 to 4,000 by using 5 data rows. You add the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) module to the experiment.
You need to configure the module.
Which values should you use? To answer, select the appropriate options in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: 300
You type 300 (%), the module triples the percentage of minority cases (3000) compared to the original dataset (1000).
Box 2: 5
We should use 5 data rows.
Use the Number of nearest neighbors option to determine the size of the feature space that the SMOTE algorithm uses when in building new cases. A nearest neighbor is a row of data (a case) that is very similar to some target case. The distance between any two cases is measured by combining the weighted vectors of all features.
By increasing the number of nearest neighbors, you get features from more cases.
By keeping the number of nearest neighbors low, you use features that are more like those in the original sample.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote

NEW QUESTION: 2
사용자가 로그인 할 때 인사를하려면 챗봇을 업데이트해야합니다.
어떤 두 가지 리치 카드 형식을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고 : 각각의 올바른 선택은 1 포인트의 가치가 있습니다
A. 로그인
B. 영웅
C. 애니메이션
D. 적응
E. 썸네일
Answer: A,E
Explanation:
설명:
시나리오 : 챗봇 인사말 인터페이스는 다음 예제의 형식과 일치해야합니다.

사용자와 봇 사이의 메시지 교환에는 목록 또는 회전 목마로 렌더링 된 하나 이상의 리치 카드가 포함될 수 있습니다. Activity 객체의 Attachments 속성에는 메시지 내의 리치 카드 및 미디어 첨부 파일을 나타내는 Attachment 객체 배열이 포함됩니다.
봇 프레임 워크는 현재 8 가지 유형의 리치 카드를 지원합니다.
* 섬네일 카드. 일반적으로 단일 썸네일 이미지, 하나 이상의 단추 및 텍스트를 포함하는 카드입니다.
* 로그인 카드. 봇이 사용자에게 로그인을 요청할 수 있도록하는 카드입니다. 일반적으로 사용자가 클릭하여 로그인 프로세스를 시작할 수있는 텍스트와 하나 이상의 단추가 포함됩니다.
잘못된 답변 :
B : 애니메이션 카드. 애니메이션 GIF 또는 짧은 비디오를 재생할 수있는 카드입니다.
C 영웅 카드. 일반적으로 하나의 큰 이미지, 하나 이상의 단추 및 텍스트를 포함하는 카드입니다.
E : 적응 형 카드. 텍스트, 음성, 이미지, 버튼 및 입력 필드의 조합을 포함 할 수있는 사용자 정의 가능한 카드.
노트 :
* 영수증 카드. 봇이 사용자에게 영수증을 제공 할 수있는 카드입니다. 일반적으로 영수증, 세금 및 총 정보 및 기타 텍스트에 포함 할 항목 목록이 포함됩니다.
* 비디오 카드. 비디오를 재생할 수있는 카드입니다.
참고 문헌 :
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/dotnet/bot-builder-dotnet-add-rich-card-attachments?view=azure-bot-service-3.0

NEW QUESTION: 3
Welche der folgenden Informationen sollte ein IS-Prüfer überprüfen, um den Projektfortschritt in Bezug auf Zeit, Budget und Ergebnisse zu erfassen, um mögliche Überschreitungen frühzeitig zu erkennen und Schätzungen zum Abschluss (EACs) zu prognostizieren?
A. Kostenbudget
B. Programmevaluierungs- und Überprüfungstechnik
C. Funktionspunktanalyse
D. Earned Value-Analyse
Answer: D
Explanation:
Erläuterung:
Die Earned Value-Analyse (EVA) ist eine branchenübliche Methode zur Messung des Projektfortschritts zu einem bestimmten Zeitpunkt, zur Prognose des Fertigstellungsdatums und der Endkosten sowie zur Analyse von Abweichungen in Zeitplan und Budget während des Projektfortschritts. Es vergleicht die geplante Arbeitsmenge mit der tatsächlich erbrachten Leistung, um festzustellen, ob die Kosten, der Zeitplan und die durchgeführten Arbeiten planmäßig verlaufen. EVA funktioniert am effektivsten, wenn eine gut ausgebildete Projektstrukturplanstruktur vorhanden ist. Die Funktionspunktanalyse (Function Point Analysis, FPA) ist ein indirektes Maß für die Größe und Komplexität der Software und berücksichtigt daher nicht die Elemente Zeit und Budget. Kostenbudgets berücksichtigen nicht die Zeit. PERT hilft beim Zeit- und Ergebnismanagement, es fehlen jedoch Prognosen für die Fertigstellung und das gesamte Finanzmanagement.

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