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NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit. An architect selects 5406R switches for the aggregation layer. What is an appropriate amount of bandwidth for the link aggregation between each aggregation layer VSF fabric and the campus core?

A. 320 Gbps
B. 200 Gbps
C. 60 Gbps
D. 160 Gbps
Answer: B

NEW QUESTION: 2
Licensing of the Proxy AV is done through the ProxySG interface.
A. False
B. True
Answer: A

NEW QUESTION: 3
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learningを使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdriveを使用して、モデルのAUCメトリックを最適化するパラメーターを見つけたいと考えています。次のコードを実行して、実験用にHyperDriveConfigを構成します。

この構成を使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、検証データでテストするスクリプトを実行することを計画しています。検証データのラベル値はy_test変数という名前の変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという名前の変数に格納されます。
HyperdriveがAUCメトリックのハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログを追加する必要があります。
解決策：次のコードを実行します。

ソリューションは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: A
Explanation:
Explanation
Use a solution with logging.info(message) instead.
Note: Python printing/logging example:
logging.info(message)
Destination: Driver logs, Azure Machine Learning designer
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-debug-pipelines