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NEW QUESTION: 1
シミュレーション
各目標をクリックして拡大します。 Azureポータルに接続するには、ブラウザのアドレスバーにhttps://portal.azure.comと入力します。






すべての作業を終えたら、[次へ]ボタンをクリックします。
[次へ]ボタンをクリックするとラボに戻ることはできません。試験の残りの部分を完了している間、採点はバックグラウンドで行われます。
概要
試験の次のセクションはラボです。このセクションでは、実際の環境で一連のタスクを実行します。実際の環境の場合と同様に、ほとんどの機能が利用可能になりますが、一部の機能（コピー＆ペースト、外部Webサイトに移動する機能など）は設計上不可能です。
採点は、ラボに記載されているタスクを実行した結果に基づいています。言い換えれば、それはあなたがタスクをどのように達成するかは問題ではありません、あなたがそれを首尾よく実行すれば、あなたはそのタスクのために信用を得るでしょう。
ラボは別々に時間を計られるわけではありません、そしてこの試験はあなたが完了しなければならないラボが複数あるかもしれません。各ラボを修了したいだけの時間を使うことができます。ただし、指定された時間内にラボおよびその他すべての試験セクションを確実に完了できるように、時間を適切に管理する必要があります。
ラボ内で[次へ]ボタンをクリックして作業を送信すると、ラボに戻ることはできません。
ラボを始めるには
次へボタンをクリックしてラボを起動してください。
AzureサブスクリプションのすべてのAzure仮想マシンを毎日02:00 Coordinated Universal Time（UTC）にバックアップする予定です。
新しい仮想マシンをバックアップ用にすばやく構成できるように、Azure環境を準備する必要があります。 このソリューションでは、UTC 02:00に実行される毎日のバックアップがすべて90日間のみ保存されるようにする必要があります。
AzureポータルのRecovery Servicesボールトから何をする必要がありますか？
A. タスクA：Recovery Servicesボールトを作成する（ボールトがすでに存在する場合は、このタスクをスキップして、以下のタスクBに進んでください）
A1。 Azureポータルの[ハブ]メニューで、[すべてのサービス]をクリックし、リソースの一覧で[Recovery Services]と入力して[Recovery Services vaults]をクリックします。
サブスクリプションにリカバリサービスの格納域がある場合は、格納域が一覧表示されます。
A2。 回復サービスの格納域メニューで、[追加]をクリックします。
A3。 Recovery Servicesボールトブレードが開き、名前、サブスクリプション、リソースグループ、および場所を入力するように求められます。
タスクB
B1。 Recovery Servicesボールトブレード（作成したボールトの場合）の[はじめに]セクションで、[バックアップ]をクリックし、[バックアップのはじめに]ブレードで[バックアップの目標]を選択します。
バックアップ目標ブレードが開きます。 Recovery Servicesボールトが以前に構成されている場合は、Recovery Servicesボールト・ブレードで「バックアップ」をクリックすると、バックアップ目標ブレードが開きます。
B2。 ワークロードはどこから実行されていますか。 ドロップダウンメニューで[Azure]を選択します。
B3。 何からバックアップしますか？ メニューをクリックし、[仮想マシン]を選択して、[OK]をクリックします。

B4。 ウィザードを終了します。
タスクC.バックアップスケジュールを作成する
C1。 Microsoft Azure Backupエージェントを開きます。 あなたのマシンでMicrosoft Azure Backupを検索することでそれを見つけることができます。
<e ip = "img_65.jpg"> </e>
C2。 Backupエージェントの[Actions]ペインで、[Schedule Backup]をクリックして[Schedule Backup]ウィザードを起動します。

C3。 バックアップのスケジュール設定ウィザードの[はじめに]ページで、[次へ]をクリックします。
C4。 [バックアップするアイテムの選択]ページで、[アイテムの追加]をクリックします。
アイテムの選択ダイアログが開きます。
C5。 保護するBlob Storageを選択して、[OK]をクリックします。
C6。バックアップするアイテムの選択ページで、次へをクリックします。
[バックアップスケジュールの指定]ページで、次のように指定します。
毎日バックアップをスケジュールする
次の時間に：2.00 AM

C7。 [アイテム保持ポリシーの選択]ページで、90日に設定し、[次へ]をクリックします。
<e ip = "img_68.jpg"> </e>
C8 ウィザードを終了します。
B. タスクA：Recovery Servicesボールトを作成します（ボールトが既に存在する場合は、このタスクをスキップし、以下のタスクBに進んでください）。
A1。 Azureポータルの[ハブ]メニューで、[すべてのサービス]をクリックし、リソースの一覧で[Recovery Services]と入力して[Recovery Services vaults]をクリックします。
サブスクリプションにリカバリサービスの格納域がある場合は、格納域が一覧表示されます。
A2。 回復サービスの格納域メニューで、[追加]をクリックします。
A3。 Recovery Servicesボールトブレードが開き、名前、サブスクリプション、リソースグループ、および場所を入力するように求められます。
タスクB
B1。 Recovery Servicesボールトブレード（作成したボールトの場合）の[はじめに]セクションで、[バックアップ]をクリックし、[バックアップのはじめに]ブレードで[バックアップの目標]を選択します。
バックアップ目標ブレードが開きます。 Recovery Servicesボールトが以前に構成されている場合は、Recovery Servicesボールト・ブレードで「バックアップ」をクリックすると、バックアップ目標ブレードが開きます。
B2。 ワークロードはどこから実行されていますか。 ドロップダウンメニューで[Azure]を選択します。
B3。 何からバックアップしますか？ メニューをクリックし、[仮想マシン]を選択して、[OK]をクリックします。

B4。 ウィザードを終了します。
タスクC.バックアップスケジュールを作成する
C1。 Microsoft Azure Backupエージェントを開きます。 あなたのマシンでMicrosoft Azure Backupを検索することでそれを見つけることができます。
C2。 Backupエージェントの[Actions]ペインで、[Schedule Backup]をクリックして[Schedule Backup]ウィザードを起動します。

C3。 バックアップのスケジュール設定ウィザードの[はじめに]ページで、[次へ]をクリックします。
C4。 [バックアップするアイテムの選択]ページで、[アイテムの追加]をクリックします。
アイテムの選択ダイアログが開きます。
C5。 保護するBlob Storageを選択して、[OK]をクリックします。
C6。バックアップするアイテムの選択ページで、次へをクリックします。
[バックアップスケジュールの指定]ページで、次のように指定します。
毎日バックアップをスケジュールする
次の時間に：2.00 AM
C7。 [アイテム保持ポリシーの選択]ページで、90日に設定し、[次へ]をクリックします。

C8. Finish the Wizard.
C8 ウィザードを終了します。
Answer: A
Explanation:
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/backup/backup-configure-vault

NEW QUESTION: 2
You need to correct the model fit issue.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Augment the data
Scenario: Columns in each dataset contain missing and null values. The datasets also contain many outliers.
Step 2: Add the Bayesian Linear Regression module.
Scenario: You produce a regression model to predict property prices by using the Linear Regression and Bayesian Linear Regression modules.
Step 3: Configure the regularization weight.
Regularization typically is used to avoid overfitting. For example, in L2 regularization weight, type the value to use as the weight for L2 regularization. We recommend that you use a non-zero value to avoid overfitting.
Scenario:
Model fit: The model shows signs of overfitting. You need to produce a more refined regression model that reduces the overfitting.
Incorrect Answers:
Multiclass Decision Jungle module:
Decision jungles are a recent extension to decision forests. A decision jungle consists of an ensemble of decision directed acyclic graphs (DAGs).
L-BFGS:
L-BFGS stands for "limited memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno". It can be found in the wwo-Class Logistic Regression module, which is used to create a logistic regression model that can be used to predict two (and only two) outcomes.
References:
<https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regr ession>

NEW QUESTION: 3

A. Option D
B. Option B
C. Option A
D. Option C
Answer: B,D
Explanation:
Explanation: The Microsoft Bot Framework provides just what you need to build and connect intelligent bots that interact naturally wherever your users are talking, from text/SMS to Skype, Slack, Office 365 mail and other popular services.
References: https://blog.botframework.com/2018/05/07/build-a-microsoft-bot-framework- bot-with-the-bot-builder-sdk-v4/