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NEW QUESTION: 2
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You network contains an Active Directory domain named contoso.com.
You need to create a Nano Server image named Nano1 that will be used as a virtualization host.
The Windows Server 2016 source files are located in drive D.
Solution: You run the following cmdlet.
New-NanoServerImage -Edition Datacenter -DeploymentType Host -Package Microsoft-NanoServer- Compute-Package -MediaPath 'D:\' -TargetPath C:\Nano1\Nano1.wim -ComputerName Nano1 - DomainName Contoso.com Does this meet the goal?
A. Yes
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Answer: A

NEW QUESTION: 3
대형 소비재 제조업체는 다음과 같은 제품을 판매합니다
* 34 가지의 치약 변형
* 48 가지 칫솔 변형
* 43 가지 구강 세척제
이 모든 제품의 전체 판매 내역은 Amazon S3에서 확인할 수 있습니다. 현재이 회사는 맞춤형 자동 회귀 통합 이동 평균 (ARIMA) 모델을 사용하여 해당 제품에 대한 수요를 예측하고 있습니다. 회사는 곧 새로운 제품에 대한 수요를 예측하려고 합니다. 머신 러닝 전문가가 어떤 솔루션을 적용해야 합니까?
A. Amazon SageMaker DeepAR 알고리즘을 훈련하여 새로운 제품에 대한 수요 예측
B. 새로운 제품에 대한 수요를 예측하기 위해 사용자 정의 XGBoost 모델을 훈련
C. Amazon SageMaker k- 평균 클러스터링 알고리즘을 훈련시켜 신제품에 대한 수요를 예측하십시오.
D. 맞춤형 ARIMA 모델을 교육하여 신제품에 대한 수요를 예측하십시오.
Answer: A
Explanation:
The Amazon SageMaker DeepAR forecasting algorithm is a supervised learning algorithm for forecasting scalar (one-dimensional) time series using recurrent neural networks (RNN). Classical forecasting methods, such as autoregressive integrated moving average (ARIMA) or exponential smoothing (ETS), fit a single model to each individual time series. They then use that model to extrapolate the time series into the future.
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/deepar.html