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NEW QUESTION: 1
A. Option A
B. Option B
C. Option D
D. Option C
Answer: A
NEW QUESTION: 2
シミュレーション
クリックして各目標を展開します。 Azureポータルに接続するには、ブラウザーのアドレスバーにhttps://portal.azure.comと入力します。
すべてのタスクの実行が終了したら、「次へ」ボタンをクリックします。
[次へ]ボタンをクリックすると、ラボに戻ることができないことに注意してください。採点は、残りの試験を完了する間、バックグラウンドで発生します。
概要
試験の次のセクションはラボです。このセクションでは、ライブ環境で一連のタスクを実行します。ほとんどの機能はライブ環境と同様に使用できますが、一部の機能（コピーアンドペースト、外部Webサイトへの移動機能など）は設計上不可能です。スコアリングは、ラボで説明されているタスクを実行した結果に基づいています。つまり、タスクをどのように達成するかは問題ではありません。タスクを正常に実行すると、そのタスクのクレジットを獲得できます。
ラボのタイミングは個別ではなく、この試験には複数のラボが必要な場合があります。各ラボを完了するのに必要な時間を使用できます。ただし、時間を適切に管理して、指定された時間内にラボと試験の他のすべてのセクションを完了することができるようにする必要があります。
ラボ内で[次へ]ボタンをクリックして作業を送信すると、ラボに戻ることはできません。
ラボを開始するには
[次へ]ボタンをクリックして、ラボを開始できます。
次の3つの仮想ネットワークのそれぞれに100個のAzure仮想マシンを作成する予定です。
* VNET1005a
* VNET1005b
* VNET1005c
3つの仮想ネットワーク間のすべてのネットワークトラフィックは、VNET1005aを介してルーティングされます。
仮想ネットワークを作成してから、すべてのAzure仮想マシンがプライベートIPアドレスを使用して他の仮想マシンに接続できるようにする必要があります。このソリューションは、仮想ネットワークゲートウェイを必要とせず、コストを最小限に抑える必要があります。
IPルーティングを構成する前に、Azureポータルから何をすべきですか？
A. ステップ1：[ポータルでリソースを作成]をクリックします。
ステップ2：表示される[新規]ペインの上部にある[マーケットプレイスの検索]ボックスに仮想ネットワークを入力します。検索結果に表示されたら、[仮想ネットワーク]をクリックします。
手順3：表示される[仮想ネットワーク]ペインの[展開モデルの選択]ボックスで[クラシック]を選択し、[作成]をクリックします。
ステップ4：[仮想ネットワークの作成（クラシック）]ペインで次の値を入力し、[作成]をクリックします。
名前：VNET1005a
アドレス空間：10.0.0.0/18
サブネット名：subnet0
リソースグループ：新規作成
サブネットアドレス範囲：10.0.0.0/26
サブスクリプションと場所：サブスクリプションと場所を選択します。
ステップ5：VNET1005b（10.1.0.0/16、10.1.0.0/28）、およびVNET1006c 10.2.0.0/18、10.2.0.0/24に対してステップ3〜5を繰り返します。
B. ステップ1：ポータルでリソースを作成をクリックします。
ステップ2：表示される[新規]ペインの上部にある[マーケットプレイスの検索]ボックスに仮想ネットワークを入力します。検索結果に表示されたら、[仮想ネットワーク]をクリックします。
手順3：表示される[仮想ネットワーク]ペインの[展開モデルの選択]ボックスで[クラシック]を選択し、[作成]をクリックします。
ステップ4：[仮想ネットワークの作成（クラシック）]ペインで次の値を入力し、[作成]をクリックします。
名前：VNET1005a
アドレス空間：10.0.0.0/16
サブネット名：subnet0
リソースグループ：新規作成
サブネットアドレス範囲：10.0.0.0/24
サブスクリプションと場所：サブスクリプションと場所を選択します。
手順5：VNET1005b（10.1.0.0/16、10.1.0.0/24）、およびVNET1005c 10.2.0.0/16、10.2.0.0/24に対して手順3〜5を繰り返します。
Answer: B
Explanation:
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/create-virtual-network-classic
NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
A travel agency named Margie's Travel sells airline tickets to customers in the United States.
Margie's Travel wants you to provide insights and predictions on flight delays. The agency is considering implementing a system that will communicate to its customers as the flight departure nears about possible delays due to weather conditions. The flight data contains the following attributes:
The weather data contains the following attributes: AirportID, ReadingDate (YYYY/MM/DD HH), SkyConditionVisibility, WeatherType, WindSpeed, StationPressure, PressureChange, and HourlyPrecip.
You need to use historical data about on-time flight performance and the weather data to predict whether the departure of a scheduled flight will be delayed by more than 30 minutes.
Which method should you use?
A. linear regression
B. clustering
C. anomaly detection
D. classification
Answer: D
Explanation:
Explanation
References:
https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Binary-Classification-Flight-delay-prediction-3
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