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NEW QUESTION: 1
次のように定義された6つのデータポイントを含むPython NumPy配列を評価しています。
データ= [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn機械学習ライブラリのk-foldアルゴリズムの埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
どのようにコードセグメントを完成させるべきですか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なコードセグメントを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

NEW QUESTION: 2
MJTelcoケーススタディ
会社概要
MJTelcoは、世界中の急速に成長し、サービスの行き届いていない市場でネットワークを構築することを計画している新興企業です。
同社は革新的な光通信ハードウェアの特許を取得しています。これらの特許に基づいて、安価なハードウェアで多くの信頼性の高い高速バックボーンリンクを作成できます。
会社背景
経験豊富な通信幹部によって設立されたMJTelcoは、宇宙での通信の課題を克服するために元々開発されたテクノロジーを使用しています。運用の基本として、リアルタイム分析を推進し、機械学習を組み込んでトポロジを継続的に最適化する分散データインフラストラクチャを作成する必要があります。彼らのハードウェアは安価であるため、ネットワークを過剰に展開して、動的な地域政治が場所の可用性とコストに与える影響を考慮できるようにすることを計画しています。
彼らの管理および運用チームは世界中に配置されており、データコンシューマー間で多対多の関係を構築し、システムで提供しています。慎重に検討した結果、彼らはパブリッククラウドが彼らのニーズをサポートするのに最適な環境であると判断しました。
ソリューションコンセプト
MJTelcoは、ラボで成功した概念実証（PoC）プロジェクトを実行しています。彼らには2つの主要なニーズがあります：
* PoCをスケーリングおよび強化して、50,000を超えるインストールに増加したときに生成される大幅に多くのデータフローをサポートします。
*機械学習サイクルを改善して、トポロジ定義の制御に使用する動的モデルを検証および改善します。
MJTelcoは、開発/テスト、ステージング、本番の3つの個別の動作環境も使用して、実験の実行、新機能の展開、本番の顧客へのサービス提供のニーズに対応します。
ビジネス要件
*最小限のコストで本番環境をスケールアップし、予測不可能な分散型通信ユーザーコミュニティで必要なときに必要な場所でリソースをインスタンス化します。
*独自のデータのセキュリティを確保して、最先端の機械学習と分析を保護します。
*分散した研究者からの分析のためのデータへの信頼できるタイムリーなアクセスを提供します
*顧客に影響を与えることなく、機械学習モデルの迅速な反復をサポートする分離された環境を維持します。
技術要件
テレメトリデータの安全で効率的な転送と保存を保証します
インスタンスを迅速にスケーリングして、それぞれ複数のフローを持つ10,000〜100,000のデータプロバイダーをサポートします。
約1億レコード/日を保存する最大2年間のデータを追跡するデータテーブルに対する分析とプレゼンテーションを可能にします。テレメトリフローと本番学習サイクルの両方でのデータパイプラインの問題の認識に焦点を当てた監視インフラストラクチャの迅速な反復をサポートします。
CEOの声明
私たちのビジネスモデルは、特許、分析、動的な機械学習に依存しています。当社の安価なハードウェアは信頼性が高くなるように構成されているため、コスト面で有利です。信頼性と容量のコミットメントを満たすには、大規模な分散データパイプラインを迅速に安定させる必要があります。
CTOステートメント
当社のパブリッククラウドサービスは、宣伝どおりに動作する必要があります。データを拡張して安全に保つリソースが必要です。
また、データサイエンティストがモデルを注意深く研究し、迅速に適応できる環境も必要です。
データの処理は自動化に依存しているため、反復しながら機能する開発環境とテスト環境も必要です。
CFOステートメント
プロジェクトが大きすぎて、データと分析に必要なハードウェアとソフトウェアを維持できません。また、運用チームにこれほど多くのデータフィードを監視する余裕がないため、自動化とインフラストラクチャに依存します。 Google Cloudの機械学習により、定量的研究者は、データパイプラインの問題ではなく、価値の高い問題に取り組むことができます。
次の要件を持つ運用チームのビジュアライゼーションを作成する必要があります。
*レポートには、最も最近の6週間の50,000のインストールすべてからのテレメトリデータを含める必要があります（1分ごとにサンプリング）。
*レポートはライブデータから3時間以上遅れてはなりません。
*実用的なレポートには、次善のリンクのみを表示する必要があります。
*ほとんどの次善のリンクは一番上にソートする必要があります。
*次善のリンクは、地域の地理によってグループ化およびフィルタリングできます。
*レポートをロードするためのユーザー応答時間は5秒未満である必要があります。
どのアプローチが要件を満たしていますか？
A. データをGoogle BigQueryテーブルに読み込み、データに接続するGoogle Data Studio 360レポートを作成し、指標を計算してから、フィルター式を使用してテーブル内の最適ではない行のみを表示します。
B. データをGoogle BigQueryテーブルに読み込み、データをクエリして指標を計算し、Googleスプレッドシートのテーブルに最適ではない行のみを表示するGoogle AppsScriptを記述します。
C. データをGoogle Cloud Datastoreテーブルに読み込み、すべての行をクエリするGoogle App Engineアプリケーションを作成し、関数を適用して指標を導出し、Googleグラフと視覚化APIを使用して結果をテーブルにレンダリングします。
D. データをGoogleスプレッドシートに読み込み、数式を使用して指標を計算し、フィルタ/並べ替えを使用して、テーブルに最適ではないリンクのみを表示します。
Answer: C

NEW QUESTION: 3
Dynamics 365 forSales環境を管理します。
営業担当者が電話活動を完了したときに、営業担当者のレコードを自動的に作成する必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。

Answer:
Explanation:

Explanation

References:
https://docs.microsoft.com/en-us/dynamics365/customer-engagement/customer-service/set-up-rules-toautomatica

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