Explanation:
ボックス 1: StandardScaler
StandardScaler は、データが各特徴内で正規分布していると仮定し、分布の中心が 0 を中心とし、標準偏差が 1 になるようにデータをスケーリングします。
例：

すべてのフィーチャが相互に同じスケールになるようになりました。
ボックス 2: 最小最大スケーラー

分布の歪度は維持されますが、3 つの分布が重なるように同じスケールにまとめられていることに注目してください。
ボックス 3: ノーマライザー
参考文献:
http://benalexkeen.com/feature-scaling-with-scikit-learn/

不正解:
A、C: PostgreSQL (CentOS) は Linux 版でのみ利用可能です。
B: Azure Geo AI データ サイエンス VM (Geo-DSVM) は、Microsoft のデータ サイエンス VM の地理空間分析機能を提供します。具体的には、この VM は、市場をリードする ESRI の ArcGIS Pro 地理情報システムを追加することで、データ サイエンス VM の AI およびデータ サイエンス ツールキットを拡張します。
D: DLVM は DSVM イメージ上のテンプレートです。パッケージに関しては、GPU ドライバーなどはすべて DSVM イメージに含まれています。これは主に、作成時の便宜のため、Azure 上の GPU VM インスタンス上でのみ DLVM の作成を許可します。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/overview

説明
Azure Machine Learning Studio を使用してログを構成する
Azure Machine Learning スタジオから Azure Application Insights を有効にすることもできます。モデルを Web サービスとしてデプロイする準備ができたら、次の手順を使用して Application Insights を有効にします。
1. https://ml.azure.com でスタジオにサインインします。
2. [モデル] に移動し、展開するモデルを選択します。
3. [+展開]を選択します。
4. 「モデルの展開」フォームに値を入力します。
5. 「詳細」メニューを展開します。
6. [Application Insights の診断とデータ収集を有効にする] を選択します。

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-enable-app-insights

説明
次のカスタム ロールは、次のアクションを除くワークスペース内のすべてのことを実行できます。
コンピューティング リソースを作成または更新することはできません。
コンピューティング リソースを削除することはできません。
役割の割り当てを追加、削除、または変更することはできません。
ワークスペースを削除することはできません。
カスタム ロールを作成するには、まずロールの権限とスコープを指定するロール定義 JSON ファイルを作成します。次の例では、特定のワークスペース レベルをスコープとする「Data Scientist Custom」という名前のカスタム ロールを定義します。
data_scientist_custom_role.json :
{
"名前": "データ サイエンティスト カスタム",
"IsCustom": true、
"説明": "実験は実行できますが、コンピューティングを作成または削除できません。",
"行動"： ["*"]、
"非アクション": [
"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/delete",
"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/write",
"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes/*/write",
"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes/*/delete",
「Microsoft.Authorization/*/write」
]、
"AssignableScopes": [
"/subscriptions/<subscription_id>/resourceGroups/<resource_group_name>/providers/Microsoft.MachineLearni
】
}
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-assign-roles