Professional-Machine-Learning-Engineer Practice Questions

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Die Sieben waren die Götter meines Vaters, doch an euch habe ich meine Worte Professional-Machine-Learning-Engineer PDF Demo gerichtet, als ich in die Wache eintrat, Ich hab es nicht mehr gegenwärtig, und vielleicht hätte ich es auch damals nicht mehr sagen können.

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Die Messingknöpfe rissen ab und fielen klirrend auf die Straße.

NEW QUESTION: 1
You need to implement early stopping criteria as suited in the model training requirements.
Which three code segments should you use to develop the solution? To answer, move the appropriate code segments from the list of code segments to the answer area and arrange them in the correct order.
NOTE: More than one order of answer choices is correct. You will receive credit for any of the correct orders you select.

Answer:
Explanation:

Explanation:
You need to implement an early stopping criterion on models that provides savings without terminating promising jobs.
Truncation selection cancels a given percentage of lowest performing runs at each evaluation interval. Runs are compared based on their performance on the primary metric and the lowest X% are terminated.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import TruncationSelectionPolicy
early_termination_policy = TruncationSelectionPolicy(evaluation_interval=1, truncation_percentage=20, delay_evaluation=5) Incorrect Answers:
Bandit is a termination policy based on slack factor/slack amount and evaluation interval. The policy early terminates any runs where the primary metric is not within the specified slack factor / slack amount with respect to the best performing training run.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import BanditPolicy
early_termination_policy = BanditPolicy(slack_factor = 0.1, evaluation_interval=1, delay_evaluation=5 References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters

NEW QUESTION: 2

A. Option B
B. Option A
C. Option C
D. Option D
Answer: A

NEW QUESTION: 3
Consider a BTG segment which is made up of rules. When processing this segment for a particular user, what happens when one of those rules is fulfilled (evaluates to true)?
A. the entire segment will be marked as fulfilled regardless of the result of the evaluation of the other rules in the segment
B. the entire segment will be marked as fulfilled only when all the other rules in the segment are fulfilled
https://wiki.hybris.com/display/release5/How+To+Integrate+Advanced+Personalization
+with+Front-end+Application+-+Tutorial
C. the rule will be evaluated again next time the entire segment is evaluated (Comment - based on discussion and logical way even if some rules were evaluated to true then later again it will need to verify because customer's earlier condition may not be resent condition. This is why A option is also wrong.)
D. the rule will not be evaluated again the next time the entire segment is evaluated
Answer: B,C