数人の学生に実践的なワークショップを提供する予定です。このワークショップでは、Pythonを使用したデータ視覚化の作成に焦点を当てます。各生徒はインターネットにアクセスできるデバイスを使用します。
学生のデバイスはPython開発用に構成されていません。学生には、デバイスにソフトウェアをインストールするための管理者アクセス権がありません。学生はAzureサブスクリプションを利用できません。
学生がPythonベースのデータ視覚化コードを実行できることを確認する必要があります。
どのAzureツールを使用する必要がありますか？

Azure MachineLearningStudioを使用して実験を作成しています。
評価のために、データを4つのサブセットに分割する必要があります。データaには高度な欠落値があります。分析用のデータを準備する必要があります。
実験を行うための適切な方法を選択する必要があります。
どの3つのモジュール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。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。

Azure Machine Learningワークスペースを作成し、開発環境をセットアップします。Tensorflowフレームワークを使用し、推定器を使用してトレーニングスクリプトを送信することにより、ディープニューラルネットワーク（DNN）をトレーニングすることを計画しています。
トレーニング実行の計算速度を最適化する必要があります。
使用する適切な推定量と、適切なトレーニング計算ターゲット構成を選択する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

Azure MachineLearningStudioで実験を作成します-10.000行を含むトレーニングデータセットを追加します。最初の9.000行は、クラス0（90パーセント）を表します。最初の1.000行は、クラス1（10パーセント）を表します。
トレーニングセットは、2つのクラス間で不均衡です。データ行を使用して、クラス1のトレーニング例の数を4,000に増やす必要があります。Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）モジュールを実験に追加します。
モジュールを構成する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

K-meansアルゴリズムを使用してクラスタリングを実行しています。
可能な終了条件を定義する必要があります。
使用できる条件はどれですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。