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NEW QUESTION: 1
You are developing a model to predict events by using classification.
You have a confusion matrix for the model scored on test data as shown in the following exhibit.

Use the drop-down menus to select the answer choice that completes each statement based on the information presented in the graphic.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: 11

TP = True Positive.
The class labels in the training set can take on only two possible values, which we usually refer to as positive or negative. The positive and negative instances that a classifier predicts correctly are called true positives (TP) and true negatives (TN), respectively. Similarly, the incorrectly classified instances are called false positives (FP) and false negatives (FN).
Box 2: 1,033
FN = False Negative
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance

NEW QUESTION: 2

A. Option E
B. Option A
C. Option C
D. Option F
E. Option B
F. Option D
G. Option G
Answer: B,D,G
Explanation:
Ref: http://onlinehelp.microsoft.com/en-us/office365-enterprises/hh852534.aspx

NEW QUESTION: 3
この質問については、Dress4Winのケーススタディを参照してください。 Dress4Winは、既存の使用パターンを反映したデータとトラフィックの対応する成長に伴い、1年でそのサイズの10倍に成長すると予想されます。 CIOは、今後6か月以内に本番インフラストラクチャをクラウドに移行するという目標を設定しました。アプリケーションを大幅に変更することなく、この成長に合わせてソリューションを構成し、ROIを最大化する方法
A. TomcatおよびNginxのマネージドインスタンスグループを実装します。 MySQLをCloud SQLに、RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASを永続ディスクストレージを備えたCompute Engineに移行します。
B. RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをBigQueryに、NASを永続ディスクストレージを備えたCompute Engineに移行します。 Tomcatを展開し、Deployment Managerを使用してNginxを展開します。
C. ウェブアプリケーションレイヤーをApp Engineに、MySQLをCloud Datastoreに、NASをCloud Storageに移行します。 RabbitMQを展開し、Deployment Managerを使用してHadoopサーバーを展開します。
D. TomcatおよびNginxのマネージドインスタンスグループを実装します。 MySQLをCloud SQLに、RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASをCloud Storageに移行します。
Answer: D
Explanation:
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トピック5、TerramEarthケース2
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。彼らのビジネスの約80％は鉱業から、20％は農業からです。現在、500以上のディーラーとサービスセンターがあります。
100か国。彼らの使命は、顧客の生産性を高める製品を構築することです。
ソリューションコンセプト
毎秒120フィールドのデータを収集する2000万台のTerramEarth車両が稼働しています。データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。データはメンテナンスポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して運用パラメーターを調整し、新しいコンピューティングモジュールを使用して車両を現場でアップグレードできます。
約20万台の車両がセルラーネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 TerramEarthは、1日あたり22時間の操作で1秒あたり120フィールドのデータ速度で、これらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、単一のシステムに常駐するLinuxおよびWindowsベースのシステムで構成されています
U.S。西海岸ベースのデータセンター。これらのシステムは、フィールドからCSVファイルをgzipし、FTP経由でアップロードし、データウェアハウスにデータを配置します。このプロセスには時間がかかるため、集計レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に在庫し、車両の予定外のダウンタイムを60％削減することができました。ただし、データが古いため、一部の顧客は、交換部品を待つ間、最大4週間車両を欠いています。
ビジネス要件
計画外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮します。
顧客がどのように機器を使用して新しい製品やサービスをより適切に配置するかに関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポートします。特に急成長している農業ビジネスの種子および肥料サプライヤーと提携して、顧客。
技術的要件
単一のデータセンターを超えて拡張し、アメリカ中西部および東海岸への待ち時間を短縮します。
バックアップ戦略を作成します。
機器からデータセンターへのデータ転送のセキュリティを強化します。
データウェアハウスのデータを改善します。
顧客と機器のデータを使用して、顧客のニーズを予測します。
アプリケーション1：データの取り込み
カスタムPythonアプリケーションは、アップロードされたデータファイルを単一のサーバーから読み取り、データウェアハウスに書き込みます。
計算：
Windows Server 2008 R2
-16 CPU
-128 GBのRAM
-10 TBのローカルHDDストレージ
アプリケーション2：レポート
ビジネスアナリストが毎日のレポートを実行して、修理が必要な機器を確認するために使用する市販のアプリケーション。
10人のチームの2人のアナリスト（5人の西海岸、5人の東海岸）のみが、一度にレポートアプリケーションに接続できます。
計算：
既製のアプリケーション。物理CPUの数に関連付けられたライセンス
-Windows Server 2008 R2
-16 CPU
-32 GBのRAM
-500 GB HDD
データウェアハウス：
単一のPostgreSQLサーバー
-RedHat Linux
-64 CPU
-128 GBのRAM
-RAID 0の4TB 6TB HDD
エグゼクティブステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより良い車両を構築する能力を備えています。しかし、さまざまなアプローチの新製品が絶えず開発されており、私たちの業界に次の変革の波を経験するスキルが不足していることを心配しています。私の目標は、漸進的な技術革新を通じて当面の市場ニーズに対応しながらスキルを向上させることです。