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NEW QUESTION: 1

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B. Option B
C. Option A
D. Option C
Answer: D
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NEW QUESTION: 2
You are a portfolio manager who was assigned to help prioritize various projects under consideration for funding in this coming year. You have heat-mapped capabilities, value streams and value stream / capability cross-mappings for the business areas targeted by these projects. You have been asked to quickly provide feedback on more than three dozen projects. Projects should be prioritized based on their ability to:
A. Improve effectiveness of high impact capabilities across multiple value streams
B. Improve effectiveness of high impact stakeholders and product categories
C. Increase process efficiencies in high impact value streams and capabilities
D. Increase automation across a wide breadth of value streams and capabilities
Answer: A

NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You are creating a new experiment in Azure Machine Learning Studio.
One class has a much smaller number of observations than tin- other classes in the training set.
You need to select an appropriate data sampling strategy to compensate for the class imbalance.
Solution: You use the Principal Components Analysis (PCA) sampling mode.
Does the solution meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: B
Explanation:
Instead use the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sampling mode.
Note: SMOTE is used to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
Incorrect Answers:
The Principal Component Analysis module in Azure Machine Learning Studio (classic) is used to reduce the dimensionality of your training data. The module analyzes your data and creates a reduced feature set that captures all the information contained in the dataset, but in a smaller number of features.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/principal-component-analysis