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NEW QUESTION: 1
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A. 새로운 협업 기술을 사용하십시오.
B. 커뮤니케이션 관리 계획을 업데이트하십시오.
C. 라인 매니저와 만나 프로젝트에 더 헌신적인 자원을 찾으십시오.
D. 팀원에게 시간대 차이를 수용하도록 지시하십시오.
Answer: B

NEW QUESTION: 2
In an Adaptive Model rule, what is a valid predictor data type?
A. String
B. Character
C. Symbolic
D. Boolean
Answer: B

NEW QUESTION: 3
サービスパックは、以下のソフトウェアです。
A. レジストリとファイルシステムを消去します。
B. オペレーティングシステムの再インストールを含みます。
C. リモートサービスを有効にします。
D. 以前にリリースされた重要かつ推奨されるすべてのWindows更新プログラムを含みます。
Answer: D

NEW QUESTION: 4
You are running a training experiment on remote compute in Azure Machine Learning.
The experiment is configured to use a conda environment that includes the mlflow and azureml-contrib-run packages.
You must use MLflow as the logging package for tracking metrics generated in the experiment.
You need to complete the script for the experiment.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: import mlflow
Import the mlflow and Workspace classes to access MLflow's tracking URI and configure your workspace.
Box 2: mlflow.start_run()
Set the MLflow experiment name with set_experiment() and start your training run with start_run().
Box 3: mlflow.log_metric(' ..')
Use log_metric() to activate the MLflow logging API and begin logging your training run metrics.
Box 4: mlflow.end_run()
Close the run:
run.endRun()
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-mlflow