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NEW QUESTION: 1
COBIT 5 separates information goals into three sub-dimensions of quality. Which of the following sub- dimension of COBIT 5 describes the extent to which data values are in conformance with the actual true value?
A. Security quality
B. Accessibility quality
C. Intrinsic quality
D. Contextual and representational quality
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Three sub-dimensions of quality in COBIT 5 are as follows:
1. Intrinsic quality - The extent to which data values are in conformance with the actual or true values. It includes Accuracy - The extent to which information is correct or accurate and reliable Objectivity - The extent to which information is unbiased, unprejudiced and impartial.
Believability - The extent to which information is regarded as true and credible.
Reputation - The extent to which information is highly regarded in terms of its source or content.
2. Contextual and Representational Quality - The extent to which information is applicable to the task of the information user and is presented in an intelligible and clear manner, reorganizing that information quality depends on the context of use. It includes Relevancy - The extent to which information is applicable and helpful for the task at hand.
Completeness - The extent to which information is not missing and is of sufficient depth and breadth for the task at hand Currency - The extent to which information is sufficiently up to date for task at hand.
Appropriate amount of information - The extent to which the volume of information is appropriate for the task at hand Consistent Representation - The extent to which information is presented in the same format.
Interpretability - The extent to which information is in appropriate languages, symbols and units, with clear definitions.
Understandability - The extent to which information is easily comprehended.
Ease of manipulation - The extent to which information is easy to manipulate and apply to different tasks.
3. Security/accessibility quality - The extent to which information is available or obtainable. It includes:
Availability/timeliness - The extent to which information is available when required, or easily available when required, or easily and quickly retrievable.
Restricted Access - The extent to which access to information is restricted appropriately to authorize parties.
The following were incorrect answers:
Contextual and representational quality - The extent to which information is applicable to the task of the information user and is presented in an intelligible and clear manner, reorganizing that information quality depends on the context of use.
Security Quality or Accessibility quality -The extent to which information is available or obtainable.
Following reference(s) were/was used to create this question:
CISA review manual 2014 Page number 310

NEW QUESTION: 2
You are using a Wireless Aggregator utility to combine multiple packet captures. One capture exists for each of channels 1, 6 and 11.
What kind of troubleshooting are you likely performing with such a tool?
A. Narrowband DoS attack detection.
B. Fast secure roaming problems.
C. Interference source location.
D. Wireless adapter failure analysis.
Answer: C

NEW QUESTION: 3
You are using the Azure Machine Learning Service to automate hyperparameter exploration of your neural network classification model.
You must define the hyperparameter space to automatically tune hyperparameters using random sampling according to following requirements:
* The learning rate must be selected from a normal distribution with a mean value of 10 and a standard deviation of 3.
* Batch size must be 16, 32 and 64.
* Keep probability must be a value selected from a uniform distribution between the range of 0.05 and 0.1.
You need to use the param_sampling method of the Python API for the Azure Machine Learning Service.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
In random sampling, hyperparameter values are randomly selected from the defined search space. Random sampling allows the search space to include both discrete and continuous hyperparameters.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import RandomParameterSampling
param_sampling = RandomParameterSampling( {
"learning_rate": normal(10, 3),
"keep_probability": uniform(0.05, 0.1),
"batch_size": choice(16, 32, 64)
}
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters