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NEW QUESTION: 1
SIMULATION
Who all have a lifecycle?
Answer:
Explanation:
Lifecycles Opportunities have Stage picklist and Sales Processes based on the values in
this Stage picklist. Leads have Lead Status picklist and Lead Processes based on the values in this Lead Status picklist. Cases have Status picklist and Support Processes based on the values in this Status picklist. Solutions have Status picklist and Solution Processes based on the values in this Status picklist.
Quotes, Contracts have Status picklist but no processes associated to limit a
NEW QUESTION: 2
A. Option B
B. Option C
C. Option A
D. Option D
Answer: D
NEW QUESTION: 3
You are hired as a data scientist at a winery. The previous data scientist used Azure Machine Learning.
You need to review the models and explain how each model makes decisions.
Which explainer modules should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation
Meta explainers automatically select a suitable direct explainer and generate the best explanation info based on the given model and data sets. The meta explainers leverage all the libraries (SHAP, LIME, Mimic, etc.) that we have integrated or developed. The following are the meta explainers available in the SDK:
Tabular Explainer: Used with tabular datasets.
Text Explainer: Used with text datasets.
Image Explainer: Used with image datasets.
Box 1: Tabular
Box 2: Text
Box 3: Image
Reference:
https://medium.com/microsoftazure/automated-and-interpretable-machine-learning-d07975741298
NEW QUESTION: 4
A company is observing low accuracy while training on the default built-in image classification algorithm in Amazon SageMaker. The Data Science team wants to use an Inception neural network architecture instead of a ResNet architecture.
Which of the following will accomplish this? (Choose two.)
A. Customize the built-in image classification algorithm to use Inception and use this for model training.
B. Use custom code in Amazon SageMaker with TensorFlow Estimator to load the model with an Inception network, and use this for model training.
C. Bundle a Docker container with TensorFlow Estimator loaded with an Inception network and use this for model training.
D. Download and apt-get install the inception network code into an Amazon EC2 instance and use this instance as a Jupyter notebook in Amazon SageMaker.
E. Create a support case with the SageMaker team to change the default image classification algorithm to Inception.
Answer: B,C