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Answer: A
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Section: Volume C

NEW QUESTION: 2
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Answer:
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Explanation:
You need to implement an early stopping criterion on models that provides savings without terminating promising jobs.
Truncation selection cancels a given percentage of lowest performing runs at each evaluation interval. Runs are compared based on their performance on the primary metric and the lowest X% are terminated.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import TruncationSelectionPolicy
early_termination_policy = TruncationSelectionPolicy(evaluation_interval=1, truncation_percentage=20, delay_evaluation=5) Incorrect Answers:
Bandit is a termination policy based on slack factor/slack amount and evaluation interval. The policy early terminates any runs where the primary metric is not within the specified slack factor / slack amount with respect to the best performing training run.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import BanditPolicy
early_termination_policy = BanditPolicy(slack_factor = 0.1, evaluation_interval=1, delay_evaluation=5 References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters

NEW QUESTION: 3

A. Option D
B. Option B
C. Option A
D. Option C
Answer: A
Explanation:
The user has created an Elastic Load Balancer with the availability zone and wants to add more zones to
the existing ELB. The user can do so in two ways:
From the console or CLI, add new zones to ELB;
Launch instances in a separate AZ and add instances to the existing ELB.
Reference:
http://docs.aws.amazon.com/ElasticLoadBalancing/latest/DeveloperGuide/enable-disable-az.html