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Ein letztes Wort grüßt die Gefährten, Und heißen Blicks, Mit stummem Schrei, Küßt Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Deutsche er den Heiland am Kruzifix, Den der Pope ihm ernst und mahnend hinbietet; Dann werden Sie alle zehn, je drei und drei, Mit Stricken an ihre Pfähle genietet.
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Nur bedaure ich, wenn ich nach Gottes Willen noch eine Zeit lang Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Prüfungsunterlagen leben soll, daß mein Magen so sehr schwach ist, ich kan fast gar nichts genießen, mich damit zu stärken und zu erquiken.
Und wenn er verblutet, ohne daß Sie Ihr Ziel erreichen?
NEW QUESTION: 1
Which is NOT true about the settings for an IP pool type port block allocation?
A. An External IP Range defines the IP addresses in the pool.
B. A Block Size defines the number of connections.
C. Blocks Per User defines the number of connection blocks for each user.
D. An Internal IP Range defines the IP addresses permitted to use the pool.
Answer: C
NEW QUESTION: 2
Whenscheduling a report group, what are valid format options? (Select two.)
A. XLS
B. PDF
C. ASCII
D. HTML
E. XML
Answer: B,C
NEW QUESTION: 3
An insurance company needs to automate claim compliance reviews because human reviews are expensive and error-prone. The company has a large set of claims and a compliance label for each.
Each claim consists of a few sentences in English, many of which contain complex related information. Management would like to use Amazon SageMaker built-in algorithms to design a machine learning supervised model that can be trained to read each claim and predict if the claim is compliant or not.
Which approach should be used to extract features from the claims to be used as inputs for the downstream supervised task?
A. Apply Amazon SageMaker BlazingText in Word2Vec mode to claims in the training set. Send the derived features space as inputs for the downstream supervised task.
B. Apply Amazon SageMaker Object2Vec to claims in the training set. Send the derived features space as inputs for the downstream supervised task.
C. Apply Amazon SageMaker BlazingText in classification mode to labeled claims in the training set to derive features for the claims that correspond to the compliant and non-compliant labels, respectively.
D. Derive a dictionary of tokens from claims in the entire dataset. Apply one-hot encoding to tokens found in each claim of the training set. Send the derived features space as inputs to an Amazon SageMaker builtin supervised learning algorithm.
Answer: B
Explanation:
Amazon SageMaker Object2Vec generalizes the Word2Vec embedding technique for words to more complex objects, such as sentences and paragraphs. Since the supervised learning task is at the level of whole claims, for which there are labels, and no labels are available at the word level, Object2Vec needs be used instead of Word2Vec.