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References:
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https://docs.microsoft.com/en-us/azure/active-directory/identity-protection/howto-mfa-policy

NEW QUESTION: 4
자동차 엔진 제조업체는 자동차를 운전할 때 데이터를 수집합니다. 수집 된 데이터에는 타임 스탬프, 엔진 온도, 분당 회전 수 (RPM) 및 기타 센서 판독 값이 포함됩니다. 회사는 엔진에 문제가 발생하는 시기를 예측하려고 합니다. 사전에 운전자에게 엔진 유지 보수를 통지 할 수 있습니다. 엔진 데이터는 교육을 위해 데이터 레이크에로드됩니다. 생산에 배포 할 수있는 가장 적합한 예측 모델은 무엇입니까?
A. 시간이 지남에 따라 레이블을 추가하여 향후 어느 시점에서 어떤 엔진 결함이 발생하여이를지도 학습 문제로 전환 할 수 있는지 나타냅니다. 반복적인 신경망 (RNN)을 사용하여 엔진에 대한 유지 보수가 필요한시기를 인식하도록 모델을 훈련시킵니다. 특정 결함.
B. 시간에 따라 레이블을 추가하여 향후 어느 시점에서 어떤 엔진 결함이 발생 하는지를 감독 학습 문제로 전환하십시오. CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 엔진의 유지 보수가 필요할 때를 인식하도록 모델을 훈련 시키십시오. 특정 결함.
C. 이 데이터는 이미 시계열로 공식화되었습니다. Amazon SageMaker seq2seq를 사용하여 시계열을 모델링하십시오.
D. 이 데이터에는 감독되지 않은 학습 알고리즘이 필요합니다. Amazon SageMaker k- 평균을 사용하여 데이터를 클러스터링 하십시오.
Answer: D