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NEW QUESTION: 1
PyTorchフレームワークを使用して、マルチクラス画像分類の深層学習実験を作成します。 GPUを備えたノードを持つAzure Computeクラスターで実験を実行する予定です。
画像分類モデルの毎月の再トレーニングを実行するには、Azure Machine Learningサービスパイプラインを定義する必要があります。パイプラインは最小限のコストで実行し、モデルのトレーニングに必要な時間を最小限に抑える必要があります。
どの3つのパイプラインステップ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、正しい順序に並べます。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Configure a DataTransferStep() to fetch new image data...
Step 2: Configure a PythonScriptStep() to run image_resize.y on the cpu-compute compute target.
Step 3: Configure the EstimatorStep() to run training script on the gpu_compute computer target.
The PyTorch estimator provides a simple way of launching a PyTorch training job on a compute target.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-pytorch

NEW QUESTION: 2
What does storage virtualization (VSAN) provide a company's data center?
A. virtualization software that rapidly relocates applications and information on-demand within and across data centers
B. unified interface for managing storage arrays across various locations
C. physical storage arrays that can be used across ESXi hosts
D. abstraction layer for physical storage resources to be managed and optimized for virtualization deployments
Answer: A

NEW QUESTION: 3
A company that manufactures and sells smart air conditioning units also offers add-on services so that customers can see real-time dashboards in a mobile application or a web browser. Each unit sends its sensor information in JSON format every two seconds for processing and analysis. The company also needs to consume this data to predict possible equipment problems before they occur. A few thousand pre-purchased units will be delivered in the next couple of months. The company expects high market growth in the next year and needs to handle a massive amount of data and scale interruption.
Which ingestion solution should the company use?
A. Write sensor data records to Amazon Relational Database Service (RDS). Build both the end- consumer dashboard application on top of Amazon RDS.
B. Write sensor data records to Amazon Kinesis Streams. Process the data using KCL applications for the end-consumer dashboard and anomaly detection workflows.
C. Write sensor data records to Amazon Kinesis Firehose with Amazon Simply Storage Service (S3) as the destination. Consume the data with a KCL application for the end-consumer dashboard and anomaly detection.
D. Batch sensor data Amazon Simple Storage Service (S3) every 15 minutes. Flow the data downstream to the end-consumer dashboard and to the anomaly detection application.
Answer: B