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Seine Stimme wurde eisig.
NEW QUESTION: 1
Refer to Scenario
An IT services company has been providing hosted and managed IT services to a number of major customers for over 20 years. It has invested heavily in ITIL-based service management processes over the last five years, which has resulted in an increase in the quality of the IT services and an increase in customer satisfaction with the services. This activity has led to a significant growth in the number of customers that the company serves.
The company has implemented all of the service design, service transition and service operation processes to some extent, and is now developing other processes based on ITIL service strategy. As a result of this latest activity they have recognized that their existing service management tool is limited in its ability to support several existing processes, and all of the planned new ones. The supplier of the existing tool is reducing its investment in future development of the tool and is, therefore, unwilling to commit to any additional new facilities or functionality. This has now become an issue for the company and, as a result, they are looking to replace the existing tool with a more comprehensive alternative.
The company plans to develop a requirements specification for the replacement tool and is redwing the areas that need to be considered, including its deployment throughout the organization. The budget for the new tool is limited, therefore it is essential that the new tool can be implemented and used as quickly as possible in order to obtain maximum return on investment (ROI).
Which one of the following options provides the BEST description of the areas that should be addressed by the requirements specification for the new tool?
A. The utility and warranty, and service acceptance criteria of the new tool
The ability to migrate data from existing tools and to integrate with other tools
The planned use of the tool within the organization, together with the type and number of licenses required for its deployment
The type and timing of the deployment and the associated tool training and education.
B. The usability and functionality of the new tool
The ability to customize the tool to the organization's requirements
The planned use of the tool within the organization, together with the number of customers and users of the services and their geographical locations
The plans for the deployment and the associated documentation needed for the tool.
C. The utility and warranty, and service acceptance criteria of the new tool
The ability to customize the tool to the organization's requirements
The number of potential users of the tool together with the number of licenses and their geographical locations required for its deployment
The timing of the deployment and the associated tool documentation.
D. The utility and warranty of the new tool
The conformance of the tool to international open standards
The planned use of the tool within the organization, together with the type and number of licenses required for its deployment
The timing of the deployment and the associated tool training and education.
Answer: A
NEW QUESTION: 2
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No. NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
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。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
各機能の重要度を、全体的なグローバル相対重要度値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として計算することにより、モデルの予測を説明できる必要があります。
必要なグローバルおよびローカルの特徴重要度値を取得するために使用できる説明を作成する必要があります。
解決策：TabularExplainerを作成します。
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
Instead use Permutation Feature Importance Explainer (PFI).
Note 1:
Note 2: Permutation Feature Importance Explainer (PFI): Permutation Feature Importance is a technique used to explain classification and regression models. At a high level, the way it works is by randomly shuffling data one feature at a time for the entire dataset and calculating how much the performance metric of interest changes. The larger the change, the more important that feature is. PFI can explain the overall behavior of any underlying model but does not explain individual predictions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-interpretability