LookML-Developer Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
You are a data scientist working for a bank and have used Azure ML to train and register a machine learning model that predicts whether a customer is likely to repay a loan.
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You need to determine the extent to which each feature in the customer data is influencing predictions.
What should you do?
A. Use the Hyperdrive library to test the model with multiple hyperparameter values.
B. Add tags to the model registration indicating the names of the features in the training dataset.
C. Use the interpretability package to generate an explainer for the model.
D. Score the model against some test data with known label values and use the results to calculate a confusion matrix.
E. Enable data drift monitoring for the model and its training dataset.
Answer: C
Explanation:
Explanation
When you compute model explanations and visualize them, you're not limited to an existing model explanation for an automated ML model. You can also get an explanation for your model with different test data. The steps in this section show you how to compute and visualize engineered feature importance based on your test data.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-interpretability-automl

NEW QUESTION: 2
For which application is Snort output suitable?
A. NMap
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C. tcpdump
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Answer: B

NEW QUESTION: 3
In which tool can you create Category Pages with the desired layout and related Page Rules?
Please choose the correct answer.
Response:
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B. Career Site Builder
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D. Provisioning
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