(function() {
  function t(en, de) { return { en: en, de: de }; }
  function o(id, en, de) { return { id: id, text: t(en, de) }; }
  function q(id, type, domain, difficulty, scenario, question, options, correct, explanation, hint, reference) {
    return {
      id: id,
      type: type,
      domain: domain,
      difficulty: difficulty,
      scenario: scenario,
      question: question,
      options: options,
      correct: correct,
      explanation: explanation,
      hint: hint,
      reference: reference
    };
  }

  var design = t('Design a machine learning solution', 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen');
  var explore = t('Explore data and train models', 'Daten untersuchen und Modelle trainieren');
  var prepare = t('Prepare a model for deployment', 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten');
  var deploy = t('Deploy and retrain a model', 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren');

  var ref = {
    workspace: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace',
    compute: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target',
    data: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-data',
    dataAssets: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-data-assets',
    mltable: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-mltable?view=azureml-api-2',
    envConcept: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-environments',
    envManage: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-environments-v2',
    registries: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-machine-learning-registries-mlops?view=azureml-api-2',
    automl: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml',
    tune: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters',
    metrics: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-log-view-metrics',
    runs: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-track-monitor-analyze-runs',
    components: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-component-pipeline-python',
    pipelineIO: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-inputs-outputs-pipeline',
    models: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models',
    onlineConcept: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-online',
    batchConcept: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-batch',
    onlineDeploy: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-online-endpoints',
    onlineRollout: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-safely-rollout-online-endpoints',
    batchUse: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-batch-endpoint',
    monitorOnline: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-monitor-online-endpoints',
    schedule: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-schedule-pipeline-job',
    rai: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
  };

  var labels = {
    workspace: t('Azure Machine Learning workspace', 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich'),
    registry: t('Azure Machine Learning registry', 'Azure Machine Learning-Registry'),
    registeredModel: t('Registered model', 'Registriertes Modell'),
    modelRegistration: t('Model registration', 'Modellregistrierung'),
    component: t('Reusable pipeline component', 'Wiederverwendbare Pipeline-Komponente'),
    environmentAsset: t('Environment asset', 'Umgebungs-Asset'),
    curatedEnvironment: t('Curated environment', 'Kuratierte Umgebung'),
    customEnvironment: t('Custom environment', 'Benutzerdefinierte Umgebung'),
    mltable: t('MLTable data asset', 'MLTable-Datenbestand'),
    uriFolder: t('URI folder data asset', 'URI-Ordner-Datenbestand'),
    uriFile: t('URI file data asset', 'URI-Datei-Datenbestand'),
    dataVersioning: t('Data asset versioning', 'Versionierung von Datenbeständen'),
    computeInstance: t('Compute instance', 'Compute-Instanz'),
    computeCluster: t('Compute cluster', 'Computecluster'),
    managedIdentity: t('Managed identity', 'Verwaltete Identität'),
    privateEndpoint: t('Private endpoint', 'Privater Endpunkt'),
    managedNetwork: t('Managed virtual network', 'Verwaltetes virtuelles Netzwerk'),
    commandJob: t('Command job', 'Command-Job'),
    autologging: t('MLflow autologging', 'MLflow-Autologging'),
    sweepJob: t('Sweep job', 'Sweep-Job'),
    earlyTermination: t('Early termination policy', 'Richtlinie für vorzeitiges Beenden'),
    bayesianSampling: t('Bayesian sampling', 'Bayessches Sampling'),
    gridSampling: t('Grid sampling', 'Grid-Sampling'),
    randomSampling: t('Random sampling', 'Zufälliges Sampling'),
    crossValidation: t('Cross-validation', 'Kreuzvalidierung'),
    stratifiedSplit: t('Stratified split', 'Stratifizierte Aufteilung'),
    precisionRecall: t('Precision-recall curve', 'Precision-Recall-Kurve'),
    classWeights: t('Class weights', 'Klassengewichtungen'),
    featureImportance: t('Feature importance', 'Merkmalswichtigkeit'),
    errorAnalysis: t('Error analysis', 'Fehleranalyse'),
    automlForecasting: t('Automated ML forecasting', 'Automated-ML-Forecasting'),
    distributed: t('Distributed training configuration', 'Konfiguration für verteiltes Training'),
    pipelineOutputs: t('Pipeline outputs', 'Pipeline-Ausgaben'),
    scoringScript: t('Scoring script', 'Scoringskript'),
    envVersioning: t('Environment versioning', 'Umgebungsversionierung'),
    onlineEndpoint: t('Managed online endpoint', 'Verwalteter Onlineendpunkt'),
    batchEndpoint: t('Batch endpoint', 'Batchendpunkt'),
    deploymentYaml: t('Deployment YAML definition', 'Deployment-YAML-Definition'),
    mlflowModel: t('MLflow model', 'MLflow-Modell'),
    trafficSplitting: t('Traffic splitting', 'Trafficaufteilung'),
    mirroring: t('Traffic mirroring', 'Traffic-Spiegelung'),
    applicationInsights: t('Application Insights integration', 'Application-Insights-Integration'),
    autoscale: t('Autoscale settings', 'Autoskalierungseinstellungen'),
    pipelineSchedule: t('Pipeline schedule', 'Pipelineszeitplan'),
    rollback: t('Shift traffic back to the previous deployment', 'Den Datenverkehr auf die vorherige Bereitstellung zurücklenken'),
    endpointMonitoring: t('Endpoint metrics and logs', 'Endpunktmetriken und -protokolle'),
    batchOutput: t('Batch output configuration', 'Ausgabekonfiguration für Batchvorhersagen'),
    designer: t('Designer pipeline', 'Designer-Pipeline')
  };

  var rationales = {
    registry: t('it lets teams share and version approved models, components, and environments across multiple workspaces', 'es Teams ermöglicht, freigegebene Modelle, Komponenten und Umgebungen versionsgeführt über mehrere Arbeitsbereiche hinweg gemeinsam zu nutzen'),
    mltable: t('it defines tabular data, schema, file paths, and optional transformations as one reusable asset', 'er tabellarische Daten, Schema, Dateipfade und optionale Transformationen als einen wiederverwendbaren Datenbestand definiert'),
    computeInstance: t('it provides a personal, persistent workstation for notebook development and interactive debugging', 'sie eine persönliche, persistente Arbeitsumgebung für Notebook-Entwicklung und interaktives Debugging bereitstellt'),
    computeCluster: t('it scales training resources out and in automatically and can be shared across many jobs', 'er Trainingsressourcen automatisch hoch- und herunterskaliert und von vielen Jobs gemeinsam genutzt werden kann'),
    curatedEnvironment: t('it gives you a Microsoft-maintained image for common frameworks with very little setup effort', 'sie ein von Microsoft gepflegtes Image für gängige Frameworks mit sehr geringem Einrichtungsaufwand bereitstellt'),
    managedNetwork: t('it is the workspace capability for isolating managed resources and reducing public network exposure', 'es die Arbeitsbereichsfunktion zur Isolierung verwalteter Ressourcen und zur Verringerung der öffentlichen Netzfreigabe ist'),
    managedIdentity: t('it provides secretless authentication to Azure resources by using Microsoft Entra identities and RBAC', 'sie eine geheimefreie Authentifizierung an Azure-Ressourcen über Microsoft-Entra-Identitäten und RBAC bereitstellt'),
    uriFolder: t('it is intended for referencing a folder of files as one data asset', 'er dafür vorgesehen ist, einen Ordner mit Dateien als einen Datenbestand zu referenzieren'),
    component: t('it packages a pipeline step as a reusable, versioned building block', 'sie einen Pipelineschritt als wiederverwendbaren, versionierten Baustein paketiert'),
    privateEndpoint: t('it gives the service a private network path to a secured platform resource', 'er dem Dienst einen privaten Netzwerkpfad zu einer abgesicherten Plattformressource bereitstellt'),
    customEnvironment: t('it lets you define the exact custom packages and system dependencies required by your workload', 'sie es ermöglicht, die genau benötigten benutzerdefinierten Pakete und Systemabhängigkeiten für Ihren Workload festzulegen'),
    dataVersioning: t('it freezes a specific snapshot of the input data so later runs can reproduce the same training set', 'sie einen bestimmten Schnappschuss der Eingangsdaten fixiert, damit spätere Läufe denselben Trainingsdatensatz reproduzieren können'),
    stratifiedSplit: t('it preserves class proportions when you create train and validation subsets', 'sie die Klassenverteilung beim Erstellen von Trainings- und Validierungsmengen beibehält'),
    commandJob: t('it is the Azure Machine Learning v2 job type for running a training script on chosen compute with explicit inputs and outputs', 'er der Azure-Machine-Learning-v2-Jobtyp zum Ausführen eines Trainingsskripts auf gewählter Compute-Ressource mit expliziten Ein- und Ausgaben ist'),
    autologging: t('it automatically records parameters, metrics, and model artifacts from MLflow-compatible training code', 'es Parameter, Metriken und Modellartefakte aus MLflow-kompatiblem Trainingscode automatisch erfasst'),
    sweepJob: t('it automates hyperparameter search over a defined search space and tracks the resulting trials', 'er die Hyperparametersuche über einen definierten Suchraum automatisiert und die entstehenden Versuche nachverfolgt'),
    earlyTermination: t('it stops clearly unpromising trials early so compute is spent on stronger candidates', 'sie klar wenig aussichtsreiche Versuche frühzeitig beendet, damit Compute für stärkere Kandidaten verwendet wird'),
    bayesianSampling: t('it usually finds promising parameter regions efficiently when trials are expensive and the search space is continuous', 'es bei teuren Versuchen und kontinuierlichen Suchräumen in der Regel effizient vielversprechende Parameterbereiche findet'),
    crossValidation: t('it produces a more stable estimate of generalization by evaluating across multiple folds', 'sie eine stabilere Schätzung der Generalisierung durch Auswertung über mehrere Folds liefert'),
    precisionRecall: t('it highlights the tradeoff between finding rare positives and limiting false alarms', 'sie den Zielkonflikt zwischen dem Finden seltener Positiver und der Begrenzung von Fehlalarmen sichtbar macht'),
    classWeights: t('it tells the learner to penalize errors on the minority class more heavily during training', 'sie dem Lernverfahren vorgibt, Fehler bei der Minderheitsklasse während des Trainings stärker zu gewichten'),
    featureImportance: t('it helps reviewers see which input variables most influenced the model outcome', 'sie Prüfern zeigt, welche Eingabevariablen das Modellergebnis am stärksten beeinflusst haben'),
    errorAnalysis: t('it helps identify cohorts and feature combinations where the model fails disproportionately often', 'sie hilft, Kohorten und Merkmalskombinationen zu identifizieren, bei denen das Modell überproportional häufig versagt'),
    automlForecasting: t('it is the Azure Machine Learning capability for trying forecasting pipelines automatically on time-series data', 'es die Azure-Machine-Learning-Funktion ist, mit der Forecasting-Pipelines auf Zeitreihendaten automatisch ausprobiert werden'),
    distributed: t('it adds the multi-node or multi-process training configuration required to scale deep learning runs', 'sie die Multi-Node- oder Multi-Process-Konfiguration ergänzt, die für die Skalierung von Deep-Learning-Läufen erforderlich ist'),
    pipelineOutputs: t('it defines explicit named outputs that later pipeline steps can consume', 'sie explizite benannte Ausgaben definiert, die spätere Pipelineschritte verwenden können'),
    scoringScript: t('it contains the inference entry points that load the model and handle prediction requests', 'es die Inferenz-Einstiegspunkte enthält, die das Modell laden und Vorhersageanforderungen verarbeiten'),
    modelRegistration: t('it stores the approved model as a governed, versioned asset that deployments can reference later', 'sie das freigegebene Modell als gesteuerten, versionierten Datenbestand speichert, auf den Bereitstellungen später verweisen können'),
    registeredModel: t('it is the versioned model asset that a deployment should consume instead of an unmanaged file path', 'es der versionierte Modelldatenbestand ist, den eine Bereitstellung statt eines unverwalteten Dateipfads verwenden sollte'),
    environmentAsset: t('it captures the container image and package dependencies that training or inference should run with', 'es das Containerimage und die Paketabhängigkeiten festhält, mit denen Training oder Inferenz ausgeführt werden sollen'),
    envVersioning: t('it preserves the exact dependency stack so the runtime can be recreated consistently later', 'sie den exakten Abhängigkeitsstapel bewahrt, damit die Laufzeit später konsistent rekonstruiert werden kann'),
    onlineEndpoint: t('it is designed for low-latency synchronous inference behind a REST endpoint', 'er für latenzarme synchrone Inferenz hinter einem REST-Endpunkt ausgelegt ist'),
    batchEndpoint: t('it is designed for asynchronous, large-scale scoring workloads over files or large datasets', 'er für asynchrone Batchbewertung im großen Maßstab über Dateien oder große Datensätze ausgelegt ist'),
    deploymentYaml: t('it expresses deployment settings as code so they can be reviewed, versioned, and promoted consistently', 'sie Bereitstellungseinstellungen als Code ausdrückt, sodass sie konsistent geprüft, versioniert und weitergegeben werden können'),
    mlflowModel: t('it preserves MLflow flavor metadata and signature information in a format Azure Machine Learning understands directly', 'es MLflow-Flavor-Metadaten und Signaturinformationen in einem Format bewahrt, das Azure Machine Learning direkt versteht'),
    trafficSplitting: t('it routes a configurable percentage of live requests to each deployment during a controlled rollout', 'sie einen konfigurierbaren Prozentsatz der Liveanforderungen während einer kontrollierten Einführung auf jede Bereitstellung verteilt'),
    mirroring: t('it sends a copy of production traffic to a candidate deployment without changing the response sent to callers', 'sie eine Kopie des Produktionstraffics an eine Kandidatenbereitstellung sendet, ohne die an Aufrufer zurückgegebene Antwort zu verändern'),
    applicationInsights: t('it collects request traces, exceptions, and dependency telemetry for online inference services', 'sie Anforderungsablaufverfolgungen, Ausnahmen und Abhängigkeitstelemetrie für Online-Inferenzdienste erfasst'),
    autoscale: t('it adjusts endpoint instance counts to match changing traffic and latency demands', 'sie die Anzahl der Endpunktinstanzen an veränderte Last- und Latenzanforderungen anpasst'),
    pipelineSchedule: t('it runs a pipeline automatically on a recurring cadence without manual kickoff', 'er eine Pipeline automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus ohne manuellen Start ausführt'),
    rollback: t('it is the fastest controlled way to restore service by directing requests back to the previous stable deployment', 'dies der schnellste kontrollierte Weg ist, den Dienst wiederherzustellen, indem Anforderungen zurück auf die vorherige stabile Bereitstellung gelenkt werden'),
    endpointMonitoring: t('it exposes latency, throughput, and failure information that operations teams use after rollout', 'sie Latenz-, Durchsatz- und Fehlerinformationen bereitstellt, die Betriebsteams nach einer Einführung benötigen'),
    batchOutput: t('it defines where batch predictions are written so downstream systems can read the results reliably', 'sie festlegt, wohin Batchvorhersagen geschrieben werden, damit nachgelagerte Systeme die Ergebnisse zuverlässig lesen können')
  };

  var hintMap = {
    registry: t('Think about cross-workspace reuse of versioned assets.', 'Denken Sie an die arbeitsbereichsübergreifende Wiederverwendung versionierter Assets.'),
    mltable: t('Look for the tabular asset that can describe schema and file patterns.', 'Suchen Sie nach dem tabellarischen Asset, das Schema und Dateimuster beschreiben kann.'),
    computeInstance: t('Choose the option meant for one user’s interactive development work.', 'Wählen Sie die Option, die für die interaktive Entwicklungsarbeit eines einzelnen Benutzers gedacht ist.'),
    computeCluster: t('Choose the shared training compute that can scale to zero when idle.', 'Wählen Sie die gemeinsame Trainings-Compute-Ressource, die im Leerlauf auf null skaliert.'),
    curatedEnvironment: t('Think of the Microsoft-maintained starting point.', 'Denken Sie an den von Microsoft gepflegten Ausgangspunkt.'),
    managedNetwork: t('Focus on workspace-level network isolation, not just one downstream service.', 'Konzentrieren Sie sich auf die Netzisolierung auf Arbeitsbereichsebene, nicht nur auf einen nachgelagerten Dienst.'),
    managedIdentity: t('Pick the answer that avoids stored secrets.', 'Wählen Sie die Antwort, die gespeicherte Geheimnisse vermeidet.'),
    uriFolder: t('Choose the asset type that points to a folder, not a single file or tabular definition.', 'Wählen Sie den Assettyp, der auf einen Ordner verweist, nicht auf eine einzelne Datei oder eine tabellarische Definition.'),
    component: t('Think about a versioned pipeline building block.', 'Denken Sie an einen versionierten Pipeline-Baustein.'),
    privateEndpoint: t('Look for private IP-based connectivity to the secured resource.', 'Suchen Sie nach privater, IP-basierter Konnektivität zur abgesicherten Ressource.'),
    customEnvironment: t('Choose the option that lets you define your own packages and system libraries.', 'Wählen Sie die Option, mit der Sie eigene Pakete und Systembibliotheken festlegen können.'),
    dataVersioning: t('Reproducibility depends on freezing the exact input snapshot.', 'Reproduzierbarkeit hängt davon ab, den genauen Eingangsschnappschuss festzuhalten.'),
    stratifiedSplit: t('Preserve the label distribution across the split.', 'Behalten Sie die Labelverteilung über die Aufteilung hinweg bei.'),
    commandJob: t('Think of the v2 job type that directly runs a script.', 'Denken Sie an den v2-Jobtyp, der ein Skript direkt ausführt.'),
    autologging: t('Choose the MLflow feature that records runs automatically.', 'Wählen Sie die MLflow-Funktion, die Läufe automatisch protokolliert.'),
    sweepJob: t('Look for the job type dedicated to hyperparameter search.', 'Suchen Sie nach dem Jobtyp, der speziell für die Hyperparametersuche vorgesehen ist.'),
    earlyTermination: t('This feature exists to stop weak trials before they finish.', 'Diese Funktion dient dazu, schwache Versuche zu beenden, bevor sie abgeschlossen sind.'),
    bayesianSampling: t('Think about learning from earlier trials in an expensive search.', 'Denken Sie daran, aus früheren Versuchen in einer teuren Suche zu lernen.'),
    crossValidation: t('Use multiple folds when one holdout split feels too unstable.', 'Verwenden Sie mehrere Folds, wenn eine einzelne Holdout-Aufteilung zu instabil wirkt.'),
    precisionRecall: t('Accuracy can hide problems when positives are rare.', 'Genauigkeit kann Probleme verbergen, wenn positive Fälle selten sind.'),
    classWeights: t('Choose the option that changes how the learner penalizes errors.', 'Wählen Sie die Option, die verändert, wie das Lernverfahren Fehler gewichtet.'),
    featureImportance: t('Start with the analysis that ranks influential features.', 'Beginnen Sie mit der Analyse, die einflussreiche Merkmale einordnet.'),
    errorAnalysis: t('Find the tool that breaks failures down into cohorts.', 'Suchen Sie nach dem Werkzeug, das Fehler in Kohorten aufschlüsselt.'),
    automlForecasting: t('Choose the automated capability designed for time-series forecasting.', 'Wählen Sie die automatisierte Funktion, die für Zeitreihenprognosen vorgesehen ist.'),
    distributed: t('Look for the configuration that adds multi-node training behavior.', 'Suchen Sie nach der Konfiguration, die Multi-Node-Training ergänzt.'),
    pipelineOutputs: t('Think about explicit handoff between pipeline steps.', 'Denken Sie an eine explizite Übergabe zwischen Pipelineschritten.'),
    scoringScript: t('Which file actually contains init() and run()?', 'Welche Datei enthält tatsächlich init() und run()?'),
    modelRegistration: t('Choose the step that turns the approved model into a governed asset.', 'Wählen Sie den Schritt, der das freigegebene Modell in ein gesteuertes Asset überführt.'),
    registeredModel: t('Deployments should reference a managed model asset, not an ad-hoc file path.', 'Bereitstellungen sollten auf ein verwaltetes Modell-Asset verweisen, nicht auf einen ad-hoc-Dateipfad.'),
    environmentAsset: t('Look for the asset that packages container and package dependencies.', 'Suchen Sie nach dem Asset, das Container- und Paketabhängigkeiten bündelt.'),
    envVersioning: t('Pin the runtime if you need exact recreation later.', 'Fixieren Sie die Laufzeit, wenn Sie sie später exakt reproduzieren müssen.'),
    onlineEndpoint: t('Choose synchronous low-latency serving.', 'Wählen Sie synchrone Bereitstellung mit niedriger Latenz.'),
    batchEndpoint: t('Choose asynchronous high-throughput scoring.', 'Wählen Sie asynchrone Bereitstellung mit hohem Durchsatz.'),
    deploymentYaml: t('Think about deployment-as-code.', 'Denken Sie an Bereitstellung als Code.'),
    mlflowModel: t('Keep the MLflow metadata and signature.', 'Bewahren Sie die MLflow-Metadaten und die Signatur.'),
    trafficSplitting: t('This release technique routes percentages of live traffic.', 'Diese Freigabetechnik verteilt Prozentsätze des Live-Traffics.'),
    mirroring: t('Send a copy of traffic without changing the official response.', 'Senden Sie eine Kopie des Traffics, ohne die offizielle Antwort zu ändern.'),
    applicationInsights: t('Think about requests, traces, and exceptions telemetry.', 'Denken Sie an Telemetrie für Anforderungen, Ablaufverfolgungen und Ausnahmen.'),
    autoscale: t('Choose the option that changes instance count with demand.', 'Wählen Sie die Option, die die Instanzanzahl an die Nachfrage anpasst.'),
    pipelineSchedule: t('Automate recurring pipeline execution.', 'Automatisieren Sie die wiederkehrende Pipelineausführung.'),
    rollback: t('Return traffic to the last stable version.', 'Leiten Sie den Traffic auf die letzte stabile Version zurück.'),
    endpointMonitoring: t('Operations needs the endpoint metrics and logs.', 'Der Betrieb benötigt die Metriken und Protokolle des Endpunkts.'),
    batchOutput: t('Find the setting that controls where batch predictions are written.', 'Suchen Sie nach der Einstellung, die steuert, wohin Batchvorhersagen geschrieben werden.')
  };

  function resolveOption(opt) {
    if (typeof opt === 'string') {
      return { key: opt, text: labels[opt] };
    }
    return { key: opt[0], text: t(opt[1], opt[2]) };
  }

  function autoExplanation(correctKey) {
    return t(
      labels[correctKey].en + ' is correct because ' + rationales[correctKey].en + '. It matches the requirement more directly than the other options.',
      labels[correctKey].de + ' ist richtig, weil ' + rationales[correctKey].de + '. Damit passt diese Antwort direkter zur Anforderung als die übrigen Optionen.'
    );
  }

  function buildQuestion(spec, index) {
    var letters = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'];
    var options = spec[5].map(resolveOption);
    var keyMap = {};
    var mappedOptions = options.map(function(opt, idx) {
      keyMap[opt.key] = letters[idx];
      return o(letters[idx], opt.text.en, opt.text.de);
    });
    var correct = spec[6].map(function(key) { return keyMap[key]; });
    var explanation = spec[8] ? t(spec[8][0], spec[8][1]) : autoExplanation(spec[6][0]);
    var hint = spec[9] ? t(spec[9][0], spec[9][1]) : hintMap[spec[6][0]];
    return q(
      'dp100-' + String(101 + index).padStart(3, '0'),
      spec[0],
      spec[1],
      spec[2],
      spec[3] ? t(spec[3][0], spec[3][1]) : null,
      t(spec[4][0], spec[4][1]),
      mappedOptions,
      correct,
      explanation,
      hint,
      ref[spec[7]]
    );
  }

  var specs = [
    ['single', design, 'easy', null, ['You need to publish approved environments and reusable components so several Azure Machine Learning workspaces can consume the same versions. Which resource should you use?', 'Sie müssen freigegebene Umgebungen und wiederverwendbare Komponenten veröffentlichen, damit mehrere Azure-Machine-Learning-Arbeitsbereiche dieselben Versionen verwenden können. Welche Ressource sollten Sie verwenden?'], ['registry', 'workspace', 'modelRegistration', 'component'], ['registry'], 'registries'],
    ['single', design, 'easy', null, ['A training dataset is stored as many partitioned CSV files, and the team wants schema, file paths, and optional transformations described as one tabular asset. What should you create?', 'Ein Trainingsdatensatz liegt in vielen partitionierten CSV-Dateien vor, und das Team möchte Schema, Dateipfade und optionale Transformationen als einen tabellarischen Datenbestand beschreiben. Was sollten Sie erstellen?'], ['mltable', 'uriFolder', 'uriFile', 'dataVersioning'], ['mltable'], 'mltable'],
    ['single', design, 'medium', null, ['A single data scientist needs a personal, always-available machine for notebooks, package installation, and interactive debugging in Azure Machine Learning. Which compute target fits best?', 'Ein einzelner Data Scientist benötigt in Azure Machine Learning einen persönlichen, jederzeit verfügbaren Rechner für Notebooks, Paketinstallationen und interaktives Debugging. Welches Computeziel passt am besten?'], ['computeInstance', 'computeCluster', 'commandJob', 'onlineEndpoint'], ['computeInstance'], 'compute'],
    ['single', design, 'medium', null, ['A team runs many parallel training jobs and wants compute that starts at zero, scales out automatically, and is shared across runs. Which compute target should the team choose?', 'Ein Team führt viele parallele Trainingsjobs aus und möchte Compute-Ressourcen, die bei null starten, automatisch hochskalieren und über mehrere Läufe gemeinsam genutzt werden können. Welches Computeziel sollte das Team wählen?'], ['computeCluster', 'computeInstance', 'batchEndpoint', 'designer'], ['computeCluster'], 'compute'],
    ['single', design, 'easy', null, ['Your organization uses standard Azure Machine Learning frameworks and wants Microsoft-maintained images for common training tasks with minimal setup. What should you start with?', 'Ihre Organisation verwendet Standardframeworks in Azure Machine Learning und möchte von Microsoft gepflegte Images für gängige Trainingsaufgaben mit minimalem Einrichtungsaufwand nutzen. Womit sollten Sie beginnen?'], ['curatedEnvironment', 'customEnvironment', 'deploymentYaml', 'modelRegistration'], ['curatedEnvironment'], 'envConcept'],
    ['single', design, 'hard', null, ['A security team requires Azure Machine Learning managed resources to communicate through isolated networking and to minimize public egress paths by default. Which workspace capability should you design?', 'Ein Sicherheitsteam verlangt, dass verwaltete Azure-Machine-Learning-Ressourcen über isolierte Netzwerke kommunizieren und öffentliche Ausleitungspfade standardmäßig minimiert werden. Welche Arbeitsbereichsfunktion sollten Sie entwerfen?'], ['managedNetwork', 'privateEndpoint', 'computeCluster', 'registry'], ['managedNetwork'], 'workspace'],
    ['single', design, 'medium', null, ['Training code must read data from an Azure Storage account without storing keys in notebooks or job definitions. Which authentication approach should you prefer?', 'Trainingscode muss Daten aus einem Azure-Storage-Konto lesen, ohne Schlüssel in Notebooks oder Jobdefinitionen zu speichern. Welchen Authentifizierungsansatz sollten Sie bevorzugen?'], ['managedIdentity', 'privateEndpoint', 'customEnvironment', 'registry'], ['managedIdentity'], 'workspace'],
    ['single', design, 'easy', null, ['You need to register a folder that contains raw images so training jobs can reference the folder as one data asset. Which asset type should you use?', 'Sie müssen einen Ordner registrieren, der Rohbilder enthält, damit Trainingsjobs auf den Ordner als einen Datenbestand verweisen können. Welchen Assettyp sollten Sie verwenden?'], ['uriFolder', 'uriFile', 'mltable', 'registeredModel'], ['uriFolder'], 'dataAssets'],
    ['single', design, 'medium', null, ['A preprocessing step will be reused in several pipelines and should be versioned independently from the pipelines that call it. What should you create?', 'Ein Vorverarbeitungsschritt wird in mehreren Pipelines wiederverwendet und soll unabhängig von den aufrufenden Pipelines versioniert werden. Was sollten Sie erstellen?'], ['component', 'commandJob', 'pipelineOutputs', 'batchEndpoint'], ['component'], 'components'],
    ['single', design, 'medium', null, ['A storage account is locked behind a firewall, and only private connectivity from the Azure Machine Learning solution is allowed. Which network feature should you configure for the storage account?', 'Ein Speicherkonto ist durch eine Firewall geschützt, und nur private Konnektivität aus der Azure-Machine-Learning-Lösung ist zulässig. Welche Netzwerkfunktion sollten Sie für das Speicherkonto konfigurieren?'], ['privateEndpoint', 'managedNetwork', 'trafficSplitting', 'featureImportance'], ['privateEndpoint'], 'workspace'],
    ['single', design, 'hard', null, ['Your training solution depends on proprietary wheels and system packages that are not available in Microsoft-maintained images. Which packaging approach should you use?', 'Ihre Trainingslösung hängt von proprietären Wheels und Systempaketen ab, die in von Microsoft gepflegten Images nicht verfügbar sind. Welchen Paketierungsansatz sollten Sie verwenden?'], ['customEnvironment', 'curatedEnvironment', 'modelRegistration', 'applicationInsights'], ['customEnvironment'], 'envManage'],
    ['single', design, 'medium', null, ['You must reproduce a training run six months later with the exact same input snapshot. Which practice should you use when registering the training data?', 'Sie müssen einen Trainingslauf sechs Monate später mit exakt demselben Eingangsschnappschuss reproduzieren. Welche Vorgehensweise sollten Sie beim Registrieren der Trainingsdaten verwenden?'], ['dataVersioning', 'uriFolder', 'trafficSplitting', 'onlineEndpoint'], ['dataVersioning'], 'dataAssets'],
    ['single', explore, 'easy', null, ['A classification dataset is highly imbalanced. Before splitting into train and validation sets, which method best preserves the same class ratios in both subsets?', 'Ein Klassifikationsdatensatz ist stark unausgewogen. Welche Methode erhält vor der Aufteilung in Trainings- und Validierungsmenge die gleichen Klassenverhältnisse in beiden Teilmengen am besten?'], ['stratifiedSplit', 'crossValidation', 'sweepJob', 'batchEndpoint'], ['stratifiedSplit'], 'automl'],
    ['single', explore, 'medium', null, ['You already have a Python training script, an environment, and a compute cluster. Which Azure Machine Learning job type should you use to run the script with explicit inputs and outputs?', 'Sie verfügen bereits über ein Python-Trainingsskript, eine Umgebung und einen Computecluster. Welchen Azure-Machine-Learning-Jobtyp sollten Sie verwenden, um das Skript mit expliziten Ein- und Ausgaben auszuführen?'], ['commandJob', 'sweepJob', 'pipelineOutputs', 'designer'], ['commandJob'], 'components'],
    ['single', explore, 'easy', null, ['You want parameters, metrics, and models to be captured automatically from an MLflow-based training script with minimal code changes. What should you enable?', 'Sie möchten, dass Parameter, Metriken und Modelle aus einem MLflow-basierten Trainingsskript mit minimalen Codeänderungen automatisch erfasst werden. Was sollten Sie aktivieren?'], ['autologging', 'featureImportance', 'trafficSplitting', 'managedNetwork'], ['autologging'], 'runs'],
    ['single', explore, 'medium', null, ['A data scientist wants Azure Machine Learning to try many combinations of learning rate and maximum depth automatically. Which job type should be created?', 'Ein Data Scientist möchte, dass Azure Machine Learning viele Kombinationen aus Lernrate und maximaler Tiefe automatisch ausprobiert. Welcher Jobtyp sollte erstellt werden?'], ['sweepJob', 'commandJob', 'batchEndpoint', 'component'], ['sweepJob'], 'tune'],
    ['single', explore, 'medium', null, ['A hyperparameter tuning experiment should stop trials that are clearly underperforming so cluster time is not wasted. Which tuning feature addresses this requirement?', 'Ein Hyperparameter-Tuning-Experiment soll Versuche beenden, die offensichtlich unterdurchschnittlich performen, damit keine Clusterzeit verschwendet wird. Welche Tuningfunktion adressiert diese Anforderung?'], ['earlyTermination', 'crossValidation', 'privateEndpoint', 'dataVersioning'], ['earlyTermination'], 'tune'],
    ['single', explore, 'hard', null, ['Each training trial takes several hours, and the search space contains continuous numeric parameters. Which sampling strategy is usually the most efficient starting point?', 'Jeder Trainingsversuch dauert mehrere Stunden, und der Suchraum enthält kontinuierliche numerische Parameter. Welche Samplingstrategie ist in der Regel der effizienteste Ausgangspunkt?'], ['bayesianSampling', 'gridSampling', 'randomSampling', 'stratifiedSplit'], ['bayesianSampling'], 'tune'],
    ['single', explore, 'medium', null, ['Your labeled dataset is small, and you want a more stable estimate of generalization performance than a single holdout split can provide. What should you use?', 'Ihr gelabelter Datensatz ist klein, und Sie möchten eine stabilere Schätzung der Generalisierungsleistung erhalten, als eine einzelne Holdout-Aufteilung liefern kann. Was sollten Sie verwenden?'], ['crossValidation', 'stratifiedSplit', 'earlyTermination', 'managedIdentity'], ['crossValidation'], 'automl'],
    ['single', explore, 'easy', null, ['Positive cases are rare, and the team cares more about precision and recall tradeoffs than about overall accuracy. Which evaluation view is most informative?', 'Positive Fälle sind selten, und dem Team ist der Zielkonflikt zwischen Precision und Recall wichtiger als die Gesamtgenauigkeit. Welche Auswertung ist am aussagekräftigsten?'], ['precisionRecall', 'featureImportance', 'applicationInsights', 'deploymentYaml'], ['precisionRecall'], 'metrics'],
    ['single', explore, 'medium', null, ['A fraud model misses too many minority-class events during training. Which training adjustment can help the learner treat minority-class mistakes as more costly?', 'Ein Betrugsmodell übersieht während des Trainings zu viele Ereignisse der Minderheitsklasse. Welche Trainingsanpassung kann dem Lernverfahren helfen, Fehler bei der Minderheitsklasse stärker zu gewichten?'], ['classWeights', 'pipelineSchedule', 'onlineEndpoint', 'mltable'], ['classWeights'], 'automl'],
    ['single', explore, 'easy', null, ['A business reviewer asks which input variables influenced the model prediction the most. Which analysis should you open first?', 'Ein fachlicher Prüfer möchte wissen, welche Eingabevariablen die Modellvorhersage am stärksten beeinflusst haben. Welche Analyse sollten Sie zuerst öffnen?'], ['featureImportance', 'errorAnalysis', 'trafficSplitting', 'registry'], ['featureImportance'], 'rai'],
    ['single', explore, 'medium', null, ['Overall model quality looks acceptable, but certain customer subgroups perform badly. Which Azure Machine Learning analysis best helps you locate those failing slices?', 'Die Gesamtqualität des Modells wirkt akzeptabel, aber bestimmte Kundengruppen schneiden schlecht ab. Welche Azure-Machine-Learning-Analyse hilft Ihnen am besten dabei, diese problematischen Teilmengen zu lokalisieren?'], ['errorAnalysis', 'featureImportance', 'computeCluster', 'batchOutput'], ['errorAnalysis'], 'rai'],
    ['single', explore, 'easy', null, ['You need a quick baseline for demand forecasting over time-series data and want Azure Machine Learning to compare suitable forecasting pipelines automatically. Which capability should you use?', 'Sie benötigen eine schnelle Ausgangsbasis für die Nachfrageprognose auf Zeitreihendaten und möchten, dass Azure Machine Learning geeignete Forecasting-Pipelines automatisch vergleicht. Welche Funktion sollten Sie verwenden?'], ['automlForecasting', 'commandJob', 'registry', 'onlineEndpoint'], ['automlForecasting'], 'automl'],
    ['single', explore, 'hard', null, ['A deep learning model must train across several GPU nodes in parallel to finish within the required time window. Which configuration should you add to the training job?', 'Ein Deep-Learning-Modell muss parallel über mehrere GPU-Knoten trainiert werden, um das geforderte Zeitfenster einzuhalten. Welche Konfiguration sollten Sie dem Trainingsjob hinzufügen?'], ['distributed', 'computeInstance', 'privateEndpoint', 'modelRegistration'], ['distributed'], 'components'],
    ['single', explore, 'medium', null, ['A pipeline first cleans data and then trains a model. The cleaned dataset should be stored once and passed explicitly to later steps. Which pipeline feature should you define?', 'Eine Pipeline bereinigt zunächst Daten und trainiert anschließend ein Modell. Der bereinigte Datensatz soll einmal gespeichert und explizit an spätere Schritte übergeben werden. Welche Pipelinefunktion sollten Sie definieren?'], ['pipelineOutputs', 'component', 'onlineEndpoint', 'rollback'], ['pipelineOutputs'], 'pipelineIO'],
    ['single', prepare, 'easy', null, ['Which deployment asset contains the init() and run() functions that load the model and return predictions?', 'Welches Bereitstellungsasset enthält die Funktionen init() und run(), die das Modell laden und Vorhersagen zurückgeben?'], ['scoringScript', 'deploymentYaml', 'registeredModel', 'privateEndpoint'], ['scoringScript'], 'onlineDeploy'],
    ['single', prepare, 'medium', null, ['A candidate model has passed validation and must be stored as an approved, versioned asset before deployment. What should you do next?', 'Ein Kandidatenmodell hat die Validierung bestanden und muss vor der Bereitstellung als freigegebenes, versioniertes Asset gespeichert werden. Was sollten Sie als Nächstes tun?'], ['modelRegistration', 'trafficSplitting', 'autologging', 'computeCluster'], ['modelRegistration'], 'models'],
    ['single', prepare, 'medium', null, ['You want the exact inference dependency stack to be reusable across development, test, and production deployments. Which practice is most important?', 'Sie möchten, dass derselbe Abhängigkeitsstapel für die Inferenz in Entwicklungs-, Test- und Produktionsbereitstellungen wiederverwendet werden kann. Welche Vorgehensweise ist am wichtigsten?'], ['envVersioning', 'modelRegistration', 'pipelineSchedule', 'mltable'], ['envVersioning'], 'envManage'],
    ['single', prepare, 'easy', null, ['A web application needs synchronous predictions with low latency through a REST API. Which serving option should you prepare?', 'Eine Webanwendung benötigt synchrone Vorhersagen mit geringer Latenz über eine REST-API. Welche Bereitstellungsoption sollten Sie vorbereiten?'], ['onlineEndpoint', 'batchEndpoint', 'computeInstance', 'sweepJob'], ['onlineEndpoint'], 'onlineConcept'],
    ['single', prepare, 'easy', null, ['A nightly process must score millions of rows from files in storage and can complete asynchronously. Which serving option should you prepare?', 'Ein nächtlicher Prozess muss Millionen von Zeilen aus Dateien im Speicher bewerten und kann asynchron abgeschlossen werden. Welche Bereitstellungsoption sollten Sie vorbereiten?'], ['batchEndpoint', 'onlineEndpoint', 'featureImportance', 'managedIdentity'], ['batchEndpoint'], 'batchConcept'],
    ['single', prepare, 'medium', null, ['Operations wants endpoint configuration stored in source control so instance type, model, environment, and request settings can be promoted consistently. What should you create?', 'Der Betrieb möchte die Endpunktkonfiguration in der Quellcodeverwaltung speichern, damit Instanztyp, Modell, Umgebung und Anforderungseinstellungen konsistent weitergegeben werden können. Was sollten Sie erstellen?'], ['deploymentYaml', 'scoringScript', 'crossValidation', 'registry'], ['deploymentYaml'], 'onlineDeploy'],
    ['single', prepare, 'medium', null, ['Several deployments should reuse the same container dependency definition without rebuilding it from ad-hoc portal settings. Which asset should you reference?', 'Mehrere Bereitstellungen sollen dieselbe Definition der Containerabhängigkeiten wiederverwenden, ohne sie aus ad-hoc vorgenommenen Portaleinstellungen neu zu erstellen. Auf welches Asset sollten Sie verweisen?'], ['environmentAsset', 'scoringScript', 'trafficSplitting', 'registeredModel'], ['environmentAsset'], 'envConcept'],
    ['single', prepare, 'medium', null, ['A release manager wants the endpoint to reference a versioned model rather than a local file path so approvals and lineage stay visible. What should the deployment consume?', 'Ein Release Manager möchte, dass der Endpunkt auf ein versioniertes Modell statt auf einen lokalen Dateipfad verweist, damit Freigaben und Herkunft nachvollziehbar bleiben. Was sollte die Bereitstellung verwenden?'], ['registeredModel', 'uriFile', 'batchOutput', 'earlyTermination'], ['registeredModel'], 'models'],
    ['single', prepare, 'hard', null, ['Your data science team trained with MLflow and wants to preserve the model flavor metadata and signature when promoting the artifact. Which model format should you register?', 'Ihr Data-Science-Team hat mit MLflow trainiert und möchte beim Weitergeben des Artefakts die Model-Flavor-Metadaten und die Signatur bewahren. Welches Modellformat sollten Sie registrieren?'], ['mlflowModel', 'registeredModel', 'scoringScript', 'designer'], ['mlflowModel'], 'models'],
    ['single', prepare, 'hard', null, ['The same endpoint definition must be reviewed in pull requests and promoted through environments without manual portal edits. Which artifact provides that deployment-as-code capability?', 'Dieselbe Endpunktdefinition muss in Pull Requests geprüft und ohne manuelle Portaländerungen durch mehrere Umgebungen weitergegeben werden. Welches Artefakt bietet diese Deployment-as-Code-Fähigkeit?'], ['deploymentYaml', 'onlineEndpoint', 'featureImportance', 'modelRegistration'], ['deploymentYaml'], 'onlineDeploy'],
    ['single', prepare, 'medium', null, ['Before handing a model to the operations team, you need a central place where approved versions can be referenced by deployments and audits. Which capability do you use?', 'Bevor Sie ein Modell an das Betriebsteam übergeben, benötigen Sie einen zentralen Ort, an dem freigegebene Versionen von Bereitstellungen und Audits referenziert werden können. Welche Funktion verwenden Sie?'], ['modelRegistration', 'batchEndpoint', 'crossValidation', 'privateEndpoint'], ['modelRegistration'], 'models'],
    ['single', prepare, 'hard', null, ['Security requires every inference release to use a pinned dependency stack that can be recreated exactly during an incident review. Which practice should you enforce?', 'Die Sicherheit verlangt, dass jede Inferenzfreigabe einen festgeschriebenen Abhängigkeitsstapel verwendet, der bei einer Incident-Analyse exakt rekonstruiert werden kann. Welche Vorgehensweise sollten Sie durchsetzen?'], ['envVersioning', 'curatedEnvironment', 'featureImportance', 'trafficSplitting'], ['envVersioning'], 'envManage'],
    ['single', deploy, 'easy', null, ['A new real-time deployment should receive only 10 percent of live requests at first while the current deployment continues to serve the rest. Which release technique should you use?', 'Eine neue Echtzeitbereitstellung soll zunächst nur 10 Prozent der Liveanforderungen erhalten, während die aktuelle Bereitstellung den Rest bedient. Welche Freigabetechnik sollten Sie verwenden?'], ['trafficSplitting', 'mirroring', 'rollback', 'batchOutput'], ['trafficSplitting'], 'onlineRollout'],
    ['single', deploy, 'medium', null, ['You want to send a copy of production requests to a candidate deployment for observation without affecting the response returned to callers. Which feature should you use?', 'Sie möchten eine Kopie von Produktionsanforderungen zu Beobachtungszwecken an eine Kandidatenbereitstellung senden, ohne die an die Aufrufer zurückgegebene Antwort zu beeinflussen. Welche Funktion sollten Sie verwenden?'], ['mirroring', 'trafficSplitting', 'autoscale', 'scoringScript'], ['mirroring'], 'onlineRollout'],
    ['single', deploy, 'easy', null, ['The support team needs request traces, exceptions, and dependency telemetry for an online endpoint. Which integration should you enable?', 'Das Supportteam benötigt Anforderungsablaufverfolgungen, Ausnahmen und Abhängigkeitstelemetrie für einen Onlineendpunkt. Welche Integration sollten Sie aktivieren?'], ['applicationInsights', 'pipelineSchedule', 'mltable', 'component'], ['applicationInsights'], 'monitorOnline'],
    ['single', deploy, 'hard', null, ['Traffic spikes sharply during business hours, and the endpoint must add or remove instances automatically to meet latency targets. Which configuration is most relevant?', 'Der Datenverkehr steigt während der Geschäftszeiten stark an, und der Endpunkt muss automatisch Instanzen hinzufügen oder entfernen, um die Latenzziele einzuhalten. Welche Konfiguration ist am relevantesten?'], ['autoscale', 'trafficSplitting', 'modelRegistration', 'crossValidation'], ['autoscale'], 'onlineDeploy'],
    ['single', deploy, 'medium', null, ['A retraining pipeline must run on the first day of every month without manual intervention. What should you configure?', 'Eine Retraining-Pipeline muss am ersten Tag jedes Monats ohne manuelles Eingreifen ausgeführt werden. Was sollten Sie konfigurieren?'], ['pipelineSchedule', 'earlyTermination', 'privateEndpoint', 'environmentAsset'], ['pipelineSchedule'], 'schedule'],
    ['single', deploy, 'hard', null, ['A fresh deployment causes a sudden increase in errors. What is the fastest controlled way to restore service by returning requests to the stable version?', 'Eine neue Bereitstellung verursacht einen plötzlichen Anstieg von Fehlern. Was ist der schnellste kontrollierte Weg, den Dienst wiederherzustellen, indem Anforderungen auf die stabile Version zurückgeführt werden?'], ['rollback', 'batchEndpoint', 'autologging', 'mltable'], ['rollback'], 'onlineRollout'],
    ['single', deploy, 'medium', null, ['After a rollout, the team wants to compare latency, request counts, and failure trends before sending more traffic to the candidate deployment. Which information source should they review first?', 'Nach einer Einführung möchte das Team Latenz, Anforderungszahlen und Fehlentwicklungen vergleichen, bevor mehr Traffic an die Kandidatenbereitstellung gesendet wird. Welche Informationsquelle sollte zuerst geprüft werden?'], ['endpointMonitoring', 'featureImportance', 'registry', 'scoringScript'], ['endpointMonitoring'], 'monitorOnline'],
    ['single', deploy, 'hard', null, ['Your release process uses blue-green deployments and must increase exposure gradually while both versions stay available. Which mechanism supports that pattern directly?', 'Ihr Freigabeprozess verwendet Blue-Green-Bereitstellungen und muss die Exponierung schrittweise erhöhen, während beide Versionen verfügbar bleiben. Welcher Mechanismus unterstützt dieses Muster direkt?'], ['trafficSplitting', 'rollback', 'batchOutput', 'managedIdentity'], ['trafficSplitting'], 'onlineRollout'],
    ['single', deploy, 'medium', null, ['A batch endpoint should write predictions to a controlled storage location so downstream processes can pick up the results. Which setting is required?', 'Ein Batchendpunkt soll Vorhersagen an einen kontrollierten Speicherort schreiben, damit nachgelagerte Prozesse die Ergebnisse übernehmen können. Welche Einstellung ist erforderlich?'], ['batchOutput', 'applicationInsights', 'modelRegistration', 'computeInstance'], ['batchOutput'], 'batchUse'],
    ['single', deploy, 'medium', null, ['An operations engineer needs to investigate repeated HTTP 429 and 5xx responses from an online endpoint. Which capability should be checked first?', 'Ein Betriebsingenieur muss wiederholte HTTP-429- und 5xx-Antworten eines Onlineendpunkts untersuchen. Welche Funktion sollte zuerst geprüft werden?'], ['endpointMonitoring', 'crossValidation', 'privateEndpoint', 'uriFolder'], ['endpointMonitoring'], 'monitorOnline'],
    ['single', deploy, 'easy', null, ['New source data arrives every Sunday night, and the approved retraining pipeline should run automatically every Monday morning. What should you use?', 'Neue Quelldaten treffen jede Sonntagnacht ein, und die freigegebene Retraining-Pipeline soll jeden Montagmorgen automatisch laufen. Was sollten Sie verwenden?'], ['pipelineSchedule', 'mirroring', 'deploymentYaml', 'errorAnalysis'], ['pipelineSchedule'], 'schedule'],
    ['single', deploy, 'medium', null, ['The incident team wants correlated request and exception data from a production endpoint while debugging intermittent failures. Which integration provides that telemetry?', 'Das Incident-Team möchte beim Debugging intermittierender Fehler korrelierte Anforderungs- und Ausnahmedaten von einem Produktionsendpunkt erhalten. Welche Integration liefert diese Telemetrie?'], ['applicationInsights', 'trafficSplitting', 'modelRegistration', 'sweepJob'], ['applicationInsights'], 'monitorOnline'],

    ['multiple', design, 'easy', null, ['Which three asset types are commonly published in an Azure Machine Learning registry so many workspaces can reuse them?', 'Welche drei Assettypen werden typischerweise in einer Azure Machine Learning-Registry veröffentlicht, damit viele Arbeitsbereiche sie wiederverwenden können?'], ['registeredModel', 'component', 'environmentAsset', 'computeCluster', 'privateEndpoint'], ['registeredModel', 'component', 'environmentAsset'], 'registries', ['Registered models, reusable components, and environment assets are the main shareable artifacts in a registry. Compute clusters and private endpoints are workspace-specific infrastructure, not reusable registry assets.', 'Registrierte Modelle, wiederverwendbare Komponenten und Umgebungs-Assets sind die zentralen gemeinsam nutzbaren Artefakte einer Registry. Computecluster und Private Endpoints sind arbeitsbereichsspezifische Infrastruktur und keine wiederverwendbaren Registry-Assets.'], ['Think about versioned artifacts, not local infrastructure.', 'Denken Sie an versionierte Artefakte, nicht an lokale Infrastruktur.']],
    ['multiple', design, 'medium', null, ['Which two controls best reduce public exposure when Azure Machine Learning accesses secured platform services?', 'Welche zwei Kontrollen verringern die öffentliche Exponierung am besten, wenn Azure Machine Learning auf abgesicherte Plattformdienste zugreift?'], ['privateEndpoint', 'managedNetwork', 'trafficSplitting', 'featureImportance', 'computeInstance'], ['privateEndpoint', 'managedNetwork'], 'workspace', ['Private endpoints provide private connectivity to secured services, and a managed virtual network helps isolate workspace-managed resources. Traffic splitting, feature importance, and compute instances do not solve network exposure requirements.', 'Private Endpoints stellen private Konnektivität zu abgesicherten Diensten bereit, und ein verwaltetes virtuelles Netzwerk hilft, vom Arbeitsbereich verwaltete Ressourcen zu isolieren. Trafficaufteilung, Merkmalswichtigkeit und Compute-Instanzen lösen keine Anforderungen zur Netzexponierung.'], ['Choose the answers that address network isolation directly.', 'Wählen Sie die Antworten, die die Netzisolierung direkt adressieren.']],
    ['multiple', design, 'medium', null, ['Which three practices most improve reproducibility from experimentation through deployment?', 'Welche drei Vorgehensweisen verbessern die Reproduzierbarkeit von der Experimentierphase bis zur Bereitstellung am stärksten?'], ['dataVersioning', 'envVersioning', 'modelRegistration', 'applicationInsights', 'trafficSplitting'], ['dataVersioning', 'envVersioning', 'modelRegistration'], 'models', ['Versioning the data, environment, and approved model creates a reproducible chain from training inputs to inference packaging. Telemetry and rollout routing are useful operationally, but they do not by themselves make experiments reproducible.', 'Die Versionierung von Daten, Umgebung und freigegebenem Modell schafft eine reproduzierbare Kette von den Trainingseingaben bis zur Inferenzpaketierung. Telemetrie und Routing für Rollouts sind betrieblich nützlich, machen Experimente für sich genommen jedoch nicht reproduzierbar.'], ['Look for the three assets you would need to recreate the run later.', 'Suchen Sie nach den drei Assets, die Sie später benötigen würden, um den Lauf erneut zu erstellen.']],
    ['multiple', explore, 'easy', null, ['For an imbalanced binary classification problem, which two actions usually improve evaluation quality?', 'Welche zwei Maßnahmen verbessern bei einem unausgewogenen binären Klassifikationsproblem in der Regel die Qualität der Auswertung?'], ['stratifiedSplit', 'precisionRecall', ['autoscaleOpt', 'Autoscale settings', 'Autoskalierungseinstellungen'], 'uriFolder'], ['stratifiedSplit', 'precisionRecall'], 'metrics', ['A stratified split preserves the class ratio between training and validation data, and a precision-recall view exposes the tradeoff that matters for rare positive cases. Autoscale and URI folder assets are unrelated to model evaluation.', 'Eine stratifizierte Aufteilung bewahrt das Klassenverhältnis zwischen Trainings- und Validierungsdaten, und eine Precision-Recall-Auswertung zeigt den entscheidenden Zielkonflikt bei seltenen positiven Fällen. Autoskalierung und URI-Ordner-Assets sind für die Modellauswertung nicht relevant.'], ['Pick one answer about data splitting and one about metrics.', 'Wählen Sie eine Antwort zur Datenaufteilung und eine zur Metrik.']],
    ['multiple', explore, 'medium', null, ['Which three items should a team track to compare training runs reliably?', 'Welche drei Elemente sollte ein Team nachverfolgen, um Trainingsläufe zuverlässig vergleichen zu können?'], [['params', 'Run parameters', 'Laufparameter'], ['metricsOpt', 'Evaluation metrics', 'Auswertungsmetriken'], ['artifacts', 'Model artifacts', 'Modellartefakte'], 'privateEndpoint', 'trafficSplitting'], ['params', 'metricsOpt', 'artifacts'], 'runs', ['Reliable comparison depends on knowing how a run was configured, what metrics it produced, and which artifacts it generated. Network and rollout controls do not describe the experiment outcome.', 'Ein zuverlässiger Vergleich setzt voraus, dass bekannt ist, wie ein Lauf konfiguriert war, welche Metriken er erzeugt hat und welche Artefakte entstanden sind. Netzwerk- und Rollout-Kontrollen beschreiben das Experimentergebnis nicht.'], ['Choose the three things you would want in an experiment record.', 'Wählen Sie die drei Dinge, die Sie in einem Experimentdatensatz sehen möchten.']],
    ['multiple', explore, 'hard', null, ['Which three elements belong in a well-defined hyperparameter sweep configuration?', 'Welche drei Elemente gehören in eine sauber definierte Hyperparameter-Sweep-Konfiguration?'], [['searchSpace', 'A search space for tunable values', 'Einen Suchraum für abstimmbare Werte'], ['samplingAlgo', 'A sampling algorithm', 'Einen Samplingalgorithmus'], ['primaryMetric', 'A primary optimization metric', 'Eine primäre Optimierungsmetrik'], 'privateEndpoint', 'batchOutput'], ['searchSpace', 'samplingAlgo', 'primaryMetric'], 'tune', ['A sweep needs a search space, a strategy for exploring that space, and a metric that defines what better means. Private connectivity and batch output settings are unrelated to tuning configuration.', 'Ein Sweep benötigt einen Suchraum, eine Strategie zu dessen Erkundung und eine Metrik, die definiert, was besser bedeutet. Private Konnektivität und Batchausgabeeinstellungen stehen in keinem Zusammenhang zur Tuningkonfiguration.'], ['Think about what tells Azure ML what to try and how to judge it.', 'Denken Sie daran, was Azure ML vorgibt, was ausprobiert werden soll und wie das Ergebnis bewertet wird.']],
    ['multiple', explore, 'medium', null, ['Which two preprocessing actions are common before training tabular models?', 'Welche zwei Vorverarbeitungsmaßnahmen sind vor dem Training tabellarischer Modelle üblich?'], [['imputation', 'Impute missing values', 'Fehlende Werte imputieren'], ['encoding', 'Encode categorical columns', 'Kategoriale Spalten kodieren'], ['trafficDelete', 'Split traffic between deployments', 'Traffic zwischen Bereitstellungen aufteilen'], ['endpointCreate', 'Create an online endpoint', 'Einen Onlineendpunkt erstellen']], ['imputation', 'encoding'], 'automl', ['Handling missing values and encoding categorical data are routine steps in tabular machine learning preparation. Traffic routing and endpoint creation belong to deployment, not feature preparation.', 'Der Umgang mit fehlenden Werten und die Kodierung kategorialer Daten sind typische Schritte in der Vorbereitung tabellarischer Machine-Learning-Daten. Traffic-Routing und Endpunkterstellung gehören zur Bereitstellung, nicht zur Merkmalsvorbereitung.'], ['Choose the answers that transform data rather than deploy it.', 'Wählen Sie die Antworten, die Daten transformieren, statt sie bereitzustellen.']],
    ['multiple', explore, 'medium', null, ['Which two analyses are available in the Responsible AI dashboard for investigating model behavior?', 'Welche zwei Analysen sind im Responsible-AI-Dashboard verfügbar, um das Modellverhalten zu untersuchen?'], ['featureImportance', 'errorAnalysis', 'trafficSplitting', 'privateEndpoint'], ['featureImportance', 'errorAnalysis'], 'rai', ['Feature importance helps explain influential variables, and error analysis helps isolate cohorts where the model fails. Traffic routing and networking are separate operational concerns.', 'Merkmalswichtigkeit hilft, einflussreiche Variablen zu erklären, und Fehleranalyse hilft dabei, Kohorten mit Modellfehlern einzugrenzen. Traffic-Routing und Netzwerke sind getrennte betriebliche Themen.'], ['Pick the analyses, not the operations controls.', 'Wählen Sie die Analysen, nicht die Betriebskontrollen.']],
    ['multiple', prepare, 'hard', null, ['Which three assets are typically required for a custom managed online deployment?', 'Welche drei Assets werden typischerweise für eine benutzerdefinierte verwaltete Onlinebereitstellung benötigt?'], ['registeredModel', 'environmentAsset', 'scoringScript', 'crossValidation', 'batchOutput'], ['registeredModel', 'environmentAsset', 'scoringScript'], 'onlineDeploy', ['A custom online deployment normally needs the versioned model, the environment that packages dependencies, and the scoring script that defines inference behavior. Cross-validation and batch output configuration are not core online deployment assets.', 'Eine benutzerdefinierte Onlinebereitstellung benötigt normalerweise das versionierte Modell, die Umgebung zum Paketieren der Abhängigkeiten und das Scoringskript, das das Inferenzverhalten definiert. Kreuzvalidierung und Batchausgabekonfiguration sind keine zentralen Assets für Onlinebereitstellungen.'], ['Think about the three building blocks for running inference.', 'Denken Sie an die drei Bausteine, die für die Ausführung der Inferenz benötigt werden.']],
    ['multiple', prepare, 'medium', null, ['Which two characteristics make a batch endpoint the better choice than an online endpoint?', 'Welche zwei Eigenschaften machen einen Batchendpunkt zur besseren Wahl als einen Onlineendpunkt?'], [['asyncLarge', 'It can score large datasets asynchronously', 'Er kann große Datensätze asynchron bewerten'], ['writeResults', 'It can write results for downstream processing', 'Er kann Ergebnisse für die Weiterverarbeitung schreiben'], ['lowLatency', 'It guarantees single-digit millisecond response time', 'Er garantiert Antwortzeiten im einstelligen Millisekundenbereich'], ['notebooking', 'It is mainly for interactive notebook authoring', 'Er ist hauptsächlich für interaktive Notebook-Erstellung gedacht']], ['asyncLarge', 'writeResults'], 'batchConcept', ['Batch endpoints are optimized for asynchronous large-scale scoring and for writing results that downstream systems can consume later. Single-request low latency is the strength of online endpoints, and notebooks are unrelated.', 'Batchendpunkte sind für asynchrone Bewertung im großen Maßstab und für das Schreiben von Ergebnissen optimiert, die nachgelagerte Systeme später verarbeiten können. Latenzarme Einzelanfragen sind die Stärke von Onlineendpunkten, und Notebooks sind davon unabhängig.'], ['Choose the characteristics of throughput-oriented scoring.', 'Wählen Sie die Eigenschaften einer durchsatzorientierten Bewertung.']],
    ['multiple', prepare, 'hard', null, ['Which three practices make inference packaging more repeatable across environments?', 'Welche drei Vorgehensweisen machen die Inferenzpaketierung über Umgebungen hinweg wiederholbarer?'], ['envVersioning', 'registeredModel', 'deploymentYaml', ['manualEdits', 'Rely on manual portal edits', 'Sich auf manuelle Portaländerungen verlassen'], ['unpinnedDeps', 'Install unpinned packages during deployment', 'Ungepinntes Installieren von Paketen während der Bereitstellung']], ['envVersioning', 'registeredModel', 'deploymentYaml'], 'onlineDeploy', ['Versioning the runtime, versioning the model asset, and storing deployment settings as code give you repeatable promotion paths. Manual edits and unpinned installations create drift instead of consistency.', 'Die Versionierung der Laufzeit, die Versionierung des Modell-Assets und das Speichern von Bereitstellungseinstellungen als Code schaffen wiederholbare Weitergabepfade. Manuelle Änderungen und ungepinnte Installationen erzeugen Drift statt Konsistenz.'], ['Look for versioning plus configuration as code.', 'Suchen Sie nach Versionierung plus Konfiguration als Code.']],
    ['multiple', prepare, 'medium', null, ['Which two Azure Machine Learning endpoint types are designed for model inference?', 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Endpunkttypen sind für Modellinferenz vorgesehen?'], ['onlineEndpoint', 'batchEndpoint', 'mltable', 'computeInstance'], ['onlineEndpoint', 'batchEndpoint'], 'onlineConcept', ['Managed online endpoints serve low-latency inference, and batch endpoints handle asynchronous large-scale scoring. MLTable assets and compute instances support data preparation and development, not endpoint serving.', 'Verwaltete Onlineendpunkte bedienen latenzarme Inferenz, und Batchendpunkte übernehmen asynchrone Bewertung im großen Maßstab. MLTable-Assets und Compute-Instanzen unterstützen Datenvorbereitung und Entwicklung, nicht die Endpunktbereitstellung.'], ['Pick the two answers that are actual endpoint types.', 'Wählen Sie die zwei Antworten, die tatsächliche Endpunkttypen sind.']],
    ['multiple', deploy, 'medium', null, ['Which two steps support a safe rollout of a new online deployment?', 'Welche zwei Schritte unterstützen eine sichere Einführung einer neuen Onlinebereitstellung?'], ['trafficSplitting', 'endpointMonitoring', ['deleteStable', 'Delete the stable deployment immediately', 'Die stabile Bereitstellung sofort löschen'], ['disableTelemetry', 'Disable telemetry during the rollout', 'Telemetrie während der Einführung deaktivieren']], ['trafficSplitting', 'endpointMonitoring'], 'onlineRollout', ['Routing only a small share of traffic and monitoring the endpoint closely are standard safeguards for online rollout. Deleting the stable deployment or disabling telemetry removes important protection.', 'Nur einen kleinen Anteil des Traffics umzuleiten und den Endpunkt eng zu überwachen, sind Standardmaßnahmen für sichere Onlineeinführungen. Das Löschen der stabilen Bereitstellung oder das Deaktivieren der Telemetrie entfernt wichtige Schutzmechanismen.'], ['Choose one answer about routing and one about observation.', 'Wählen Sie eine Antwort zum Routing und eine zur Beobachtung.']],
    ['multiple', deploy, 'medium', null, ['Which two signals should be monitored first after promoting a new online deployment?', 'Welche zwei Signale sollten nach der Freigabe einer neuen Onlinebereitstellung zuerst überwacht werden?'], [['latency', 'Request latency', 'Anforderungslatenz'], ['errorRate', 'Error rate', 'Fehlerrate'], 'modelRegistration', 'featureImportance'], ['latency', 'errorRate'], 'monitorOnline', ['Latency and error rate quickly show whether an online deployment is healthy under real traffic. Model registration and feature importance are useful elsewhere, but they are not the first operational health indicators after rollout.', 'Latenz und Fehlerrate zeigen schnell, ob eine Onlinebereitstellung unter realem Traffic gesund arbeitet. Modellregistrierung und Merkmalswichtigkeit sind an anderer Stelle nützlich, aber keine primären operativen Gesundheitsindikatoren nach einer Einführung.'], ['Focus on operational health, not model lineage or explainability.', 'Konzentrieren Sie sich auf die operative Gesundheit, nicht auf Modellherkunft oder Erklärbarkeit.']],
    ['multiple', deploy, 'hard', null, ['Which three design choices are common in large-scale batch scoring solutions?', 'Welche drei Entwurfsentscheidungen sind in großen Batch-Scoring-Lösungen üblich?'], ['batchEndpoint', 'computeCluster', 'batchOutput', 'onlineEndpoint', 'mirroring'], ['batchEndpoint', 'computeCluster', 'batchOutput'], 'batchUse', ['Large-scale batch scoring commonly uses a batch endpoint, scalable compute, and explicit output handling for downstream processing. Online endpoints and traffic mirroring are patterns for real-time inference.', 'Großes Batch-Scoring verwendet typischerweise einen Batchendpunkt, skalierbare Compute-Ressourcen und eine explizite Ausgabebehandlung für nachgelagerte Verarbeitung. Onlineendpunkte und Traffic-Spiegelung sind Muster für Echtzeitinferenz.'], ['Think about throughput, scale, and result delivery.', 'Denken Sie an Durchsatz, Skalierung und Ergebnisbereitstellung.']],
    ['multiple', deploy, 'hard', null, ['Which three steps usually belong in an automated retraining workflow?', 'Welche drei Schritte gehören üblicherweise zu einem automatisierten Retraining-Workflow?'], ['pipelineSchedule', ['evalThreshold', 'Evaluate the candidate against an acceptance threshold', 'Den Kandidaten gegen einen Akzeptanzschwellenwert auswerten'], ['gatedDeploy', 'Deploy only if validation passes', 'Nur bereitstellen, wenn die Validierung erfolgreich ist'], 'privateEndpoint', 'featureImportance'], ['pipelineSchedule', 'evalThreshold', 'gatedDeploy'], 'schedule', ['Automated retraining is more than running training on a schedule; it also needs evaluation gates before promotion to production. Private endpoints and feature importance can be useful elsewhere, but they are not the core control flow of retraining automation.', 'Automatisiertes Retraining ist mehr als ein geplanter Trainingslauf; vor der Weitergabe in die Produktion sind auch Auswertungsschritte mit Freigabekriterien erforderlich. Private Endpoints und Merkmalswichtigkeit können anderswo nützlich sein, gehören aber nicht zum Kernsteuerfluss der Retraining-Automatisierung.'], ['Choose one answer about triggering and two about validation before release.', 'Wählen Sie eine Antwort zum Auslösen und zwei zur Validierung vor der Freigabe.']],
    ['multiple', design, 'hard', null, ['A secure design must avoid embedded secrets and keep storage access off the public internet. Which two controls help most?', 'Ein sicheres Design muss eingebettete Geheimnisse vermeiden und den Zugriff auf Speicher außerhalb des öffentlichen Internets halten. Welche zwei Kontrollen helfen am meisten?'], ['managedIdentity', 'privateEndpoint', 'autologging', 'featureImportance'], ['managedIdentity', 'privateEndpoint'], 'workspace', ['Managed identity removes the need for stored credentials, and a private endpoint keeps connectivity to the storage service private. Experiment logging and explainability do not address this security requirement.', 'Eine verwaltete Identität beseitigt die Notwendigkeit gespeicherter Anmeldeinformationen, und ein Private Endpoint hält die Konnektivität zum Speicherdienst privat. Experimentprotokollierung und Erklärbarkeit adressieren diese Sicherheitsanforderung nicht.'], ['Pick one answer for authentication and one for connectivity.', 'Wählen Sie eine Antwort für Authentifizierung und eine für Konnektivität.']],
    ['multiple', explore, 'hard', null, ['Which two configurations are necessary when scaling training across multiple GPU nodes?', 'Welche zwei Konfigurationen sind erforderlich, wenn ein Training über mehrere GPU-Knoten skaliert werden soll?'], ['computeCluster', 'distributed', 'modelRegistration', 'batchOutput'], ['computeCluster', 'distributed'], 'components', ['Multi-node GPU training needs scalable compute resources and a distributed training configuration that tells the job how to use them. Model registration and batch output settings are unrelated to parallel training execution.', 'Multi-Node-GPU-Training benötigt skalierbare Compute-Ressourcen und eine Konfiguration für verteiltes Training, die dem Job vorgibt, wie diese genutzt werden. Modellregistrierung und Batchausgabeeinstellungen haben mit der parallelen Trainingsausführung nichts zu tun.'], ['Choose one answer about infrastructure and one about execution mode.', 'Wählen Sie eine Antwort zur Infrastruktur und eine zur Ausführungsart.']],
    ['multiple', prepare, 'medium', null, ['Before promoting an inference package to production, which two assets should be versioned at minimum?', 'Welche zwei Assets sollten vor der Weitergabe eines Inferenzpakets in die Produktion mindestens versioniert sein?'], ['registeredModel', 'environmentAsset', 'trafficSplitting', 'precisionRecall'], ['registeredModel', 'environmentAsset'], 'models', ['At minimum, production inference should reference a versioned model and a versioned environment so the exact package can be reproduced later. Traffic controls and evaluation charts are important, but they are not the core packaged assets.', 'Mindestens sollte eine Produktionsinferenz auf ein versioniertes Modell und eine versionierte Umgebung verweisen, damit das genaue Paket später reproduziert werden kann. Traffic-Steuerung und Auswertungsdiagramme sind wichtig, aber nicht die zentralen paketierten Assets.'], ['Pick the two versioned assets inside the inference package.', 'Wählen Sie die zwei versionierten Assets innerhalb des Inferenzpakets.']],
    ['multiple', deploy, 'hard', null, ['Which three preparations improve rollback readiness for a real-time endpoint?', 'Welche drei Vorbereitungen verbessern die Rollback-Bereitschaft für einen Echtzeitendpunkt?'], [['keepPrevious', 'Keep the previous deployment available', 'Die vorherige Bereitstellung verfügbar halten'], 'registeredModel', 'environmentAsset', ['deleteOld', 'Delete the previous deployment immediately', 'Die vorherige Bereitstellung sofort löschen'], 'featureImportance'], ['keepPrevious', 'registeredModel', 'environmentAsset'], 'onlineRollout', ['Rollback is easiest when the prior deployment is still available and both the model and environment are versioned and traceable. Deleting the old deployment removes the quickest recovery path, and feature importance does not affect rollback readiness.', 'Ein Rollback ist am einfachsten, wenn die vorherige Bereitstellung noch verfügbar ist und sowohl Modell als auch Umgebung versioniert und nachvollziehbar sind. Das Löschen der alten Bereitstellung entfernt den schnellsten Wiederherstellungspfad, und Merkmalswichtigkeit beeinflusst die Rollback-Bereitschaft nicht.'], ['Think about what you need to restore the old runtime quickly.', 'Denken Sie daran, was Sie benötigen, um die alte Laufzeit schnell wiederherzustellen.']],

    ['scenario', design, 'easy', ['Contoso is standardizing Azure Machine Learning for fraud scoring across several regions. Each region works in its own workspace because releases are managed locally. A central platform team approves shared components, models, and environments. The solution must let every workspace consume the same approved versions.', 'Contoso standardisiert Azure Machine Learning für die Betrugserkennung über mehrere Regionen hinweg. Jede Region arbeitet in einem eigenen Arbeitsbereich, weil Freigaben lokal gesteuert werden. Ein zentrales Plattformteam genehmigt gemeinsam genutzte Komponenten, Modelle und Umgebungen. Die Lösung muss es jedem Arbeitsbereich ermöglichen, dieselben freigegebenen Versionen zu verwenden.'], ['What should Contoso use to publish those shared assets?', 'Was sollte Contoso verwenden, um diese gemeinsam genutzten Assets zu veröffentlichen?'], ['registry', 'workspace', 'computeCluster', 'modelRegistration'], ['registry'], 'registries'],
    ['scenario', design, 'medium', ['Fabrikam stores customer telemetry in thousands of partitioned CSV files in a data lake. Data scientists need one asset that defines file patterns, schema, and light transformations before training. The same asset must be reused by notebooks and jobs. The team wants to avoid rewriting file handling logic in every script.', 'Fabrikam speichert Kundentelemetrie in Tausenden partitionierten CSV-Dateien in einem Data Lake. Data Scientists benötigen einen Datenbestand, der Dateimuster, Schema und leichte Transformationen vor dem Training definiert. Dasselbe Asset muss von Notebooks und Jobs wiederverwendet werden. Das Team möchte vermeiden, die Dateiverarbeitung in jedem Skript neu zu implementieren.'], ['Which asset should Fabrikam create?', 'Welchen Datenbestand sollte Fabrikam erstellen?'], ['mltable', 'uriFolder', 'uriFile', 'registeredModel'], ['mltable'], 'mltable'],
    ['scenario', design, 'medium', ['Tailwind Traders runs daily experimentation for price optimization. Multiple team members submit jobs at the same time, but no one needs a permanently assigned machine. Compute should scale out during peak training hours and return to zero when idle. Cost control is important.', 'Tailwind Traders führt tägliche Experimente zur Preisoptimierung durch. Mehrere Teammitglieder senden gleichzeitig Jobs ab, aber niemand benötigt einen dauerhaft zugewiesenen Rechner. Die Compute-Ressourcen sollen zu Spitzenzeiten hochskalieren und im Leerlauf auf null zurückgehen. Kostenkontrolle ist wichtig.'], ['Which compute target best matches the requirement?', 'Welches Computeziel passt am besten zu dieser Anforderung?'], ['computeCluster', 'computeInstance', 'onlineEndpoint', 'applicationInsights'], ['computeCluster'], 'compute'],
    ['scenario', design, 'hard', ['Litware is deploying Azure Machine Learning into a tightly regulated subscription. Security requires managed resources to use isolated networking and to restrict outbound communication paths wherever possible. The team also wants private access to dependent services without opening broad public access. The design must be aligned from the start instead of patched later.', 'Litware führt Azure Machine Learning in einem stark regulierten Abonnement ein. Die Sicherheitsvorgaben verlangen, dass verwaltete Ressourcen isolierte Netzwerke verwenden und ausgehende Kommunikationspfade soweit wie möglich einschränken. Das Team möchte außerdem privaten Zugriff auf abhängige Dienste, ohne breiten öffentlichen Zugriff zu öffnen. Das Design muss von Anfang an sauber umgesetzt werden und darf nicht erst nachträglich abgesichert werden.'], ['Which workspace capability should Litware design first?', 'Welche Arbeitsbereichsfunktion sollte Litware zuerst entwerfen?'], ['managedNetwork', 'privateEndpoint', 'trafficSplitting', 'sweepJob'], ['managedNetwork'], 'workspace'],
    ['scenario', design, 'easy', ['Woodgrove Bank trains models against files in Azure Storage. Auditors do not allow connection strings or access keys to be stored in notebooks, scripts, or environment variables. Role-based access control is already used in the subscription. The team needs a secretless way for jobs to authenticate.', 'Woodgrove Bank trainiert Modelle gegen Dateien in Azure Storage. Prüfer erlauben nicht, dass Verbindungszeichenfolgen oder Zugriffsschlüssel in Notebooks, Skripten oder Umgebungsvariablen gespeichert werden. Im Abonnement wird bereits rollenbasierte Zugriffssteuerung verwendet. Das Team benötigt eine geheimefreie Authentifizierung für Jobs.'], ['What should the jobs use for authentication?', 'Was sollten die Jobs für die Authentifizierung verwenden?'], ['managedIdentity', 'registry', 'featureImportance', 'deploymentYaml'], ['managedIdentity'], 'workspace'],
    ['scenario', design, 'medium', ['Trey Research uses the same feature engineering logic in many training pipelines. The preprocessing step changes occasionally and must be versioned and tested once before teams reuse it. Pipeline authors should reference the approved version rather than copying code into every pipeline. The organization wants better maintainability.', 'Trey Research verwendet dieselbe Feature-Engineering-Logik in vielen Trainingspipelines. Der Vorverarbeitungsschritt ändert sich gelegentlich und muss einmal versioniert und getestet werden, bevor Teams ihn wiederverwenden. Pipeline-Autoren sollen auf die freigegebene Version verweisen, statt Code in jede Pipeline zu kopieren. Die Organisation möchte eine bessere Wartbarkeit erreichen.'], ['What should Trey Research create?', 'Was sollte Trey Research erstellen?'], ['component', 'commandJob', 'batchEndpoint', 'rollback'], ['component'], 'components'],
    ['scenario', design, 'hard', ['Datum Corporation stores sensitive training data in a storage account that denies public network access. Azure Machine Learning must still read the data from within the corporate network design. The storage firewall should not be opened to broad public IP ranges. Connectivity must remain private end to end.', 'Datum Corporation speichert sensible Trainingsdaten in einem Speicherkonto, das keinen öffentlichen Netzwerkzugriff zulässt. Azure Machine Learning muss die Daten dennoch innerhalb des Unternehmensnetzdesigns lesen können. Die Speicherfirewall darf nicht für breite öffentliche IP-Bereiche geöffnet werden. Die Konnektivität muss Ende zu Ende privat bleiben.'], ['Which feature should Datum Corporation configure for the storage account?', 'Welche Funktion sollte Datum Corporation für das Speicherkonto konfigurieren?'], ['privateEndpoint', 'managedIdentity', 'autologging', 'trafficSplitting'], ['privateEndpoint'], 'workspace'],
    ['scenario', design, 'hard', ['Northwind Traders is building a computer vision model with proprietary Python wheels and additional system libraries. The required packages are not present in Microsoft-maintained images. The team wants repeatable builds so the same dependency stack can be recreated later. Security review also requires the dependency definition to be explicit.', 'Northwind Traders entwickelt ein Computer-Vision-Modell mit proprietären Python-Wheels und zusätzlichen Systembibliotheken. Die erforderlichen Pakete sind in von Microsoft gepflegten Images nicht enthalten. Das Team möchte wiederholbare Builds, damit derselbe Abhängigkeitsstapel später erneut erstellt werden kann. Die Sicherheitsprüfung verlangt außerdem eine explizite Definition der Abhängigkeiten.'], ['Which packaging approach should the team use?', 'Welchen Paketierungsansatz sollte das Team verwenden?'], ['customEnvironment', 'curatedEnvironment', 'modelRegistration', 'endpointMonitoring'], ['customEnvironment'], 'envManage'],
    ['scenario', explore, 'easy', ['Humongous Insurance is training a claims model in which approved fraud cases are rare. The validation dataset must reflect the same positive-to-negative ratio as the training dataset. Analysts want a quick evaluation without accidental distortion from the split step. The dataset is large enough that a holdout approach is acceptable.', 'Humongous Insurance trainiert ein Schadenmodell, in dem bestätigte Betrugsfälle selten sind. Die Validierungsdatenmenge muss dasselbe Verhältnis von positiven zu negativen Fällen wie die Trainingsmenge abbilden. Analysten möchten eine schnelle Auswertung ohne unbeabsichtigte Verzerrung durch den Aufteilungsschritt. Der Datensatz ist groß genug, sodass ein Holdout-Ansatz geeignet ist.'], ['Which split method should the team use?', 'Welche Aufteilungsmethode sollte das Team verwenden?'], ['stratifiedSplit', 'crossValidation', 'earlyTermination', 'mirroring'], ['stratifiedSplit'], 'automl'],
    ['scenario', explore, 'medium', ['Proseware has a baseline training script for gradient boosting. Data scientists want Azure Machine Learning to try many parameter combinations automatically and keep the best run. They already know the search ranges for learning rate and tree depth. Manual trial submission would be too slow.', 'Proseware verfügt über ein Basistrainingsskript für Gradient Boosting. Data Scientists möchten, dass Azure Machine Learning viele Parameterkombinationen automatisch ausprobiert und den besten Lauf beibehält. Die Suchbereiche für Lernrate und Baumtiefe sind bereits bekannt. Das manuelle Einreichen von Versuchen wäre zu langsam.'], ['Which job type should Proseware create?', 'Welchen Jobtyp sollte Proseware erstellen?'], ['sweepJob', 'commandJob', 'scoringScript', 'batchEndpoint'], ['sweepJob'], 'tune'],
    ['scenario', explore, 'medium', ['Contoso launches a large tuning experiment every weekend. After a few epochs, some trials are clearly much worse than the leaders. The team wants Azure Machine Learning to stop those weak trials so GPU time is preserved for better candidates. Reporting should still capture that the trials existed.', 'Contoso startet jedes Wochenende ein großes Tuning-Experiment. Nach wenigen Epochen sind einige Versuche deutlich schlechter als die führenden Kandidaten. Das Team möchte, dass Azure Machine Learning diese schwachen Versuche beendet, damit GPU-Zeit für bessere Kandidaten erhalten bleibt. Die Berichterstattung soll dennoch erfassen, dass diese Versuche existiert haben.'], ['Which tuning feature should Contoso enable?', 'Welche Tuningfunktion sollte Contoso aktivieren?'], ['earlyTermination', 'crossValidation', 'modelRegistration', 'onlineEndpoint'], ['earlyTermination'], 'tune'],
    ['scenario', explore, 'hard', ['Fabrikam is tuning a deep learning model whose trials run for several hours each. The hyperparameters are mostly continuous, and the team cannot afford an exhaustive grid. They want the search to learn from prior results and focus on promising regions. Efficiency matters more than uniform coverage.', 'Fabrikam stimmt ein Deep-Learning-Modell ab, dessen Versuche jeweils mehrere Stunden laufen. Die Hyperparameter sind überwiegend kontinuierlich, und das Team kann sich ein vollständiges Grid nicht leisten. Die Suche soll aus früheren Ergebnissen lernen und sich auf vielversprechende Bereiche konzentrieren. Effizienz ist wichtiger als eine gleichmäßige Abdeckung.'], ['Which sampling strategy should Fabrikam choose first?', 'Welche Samplingstrategie sollte Fabrikam zuerst wählen?'], ['bayesianSampling', 'gridSampling', 'randomSampling', 'stratifiedSplit'], ['bayesianSampling'], 'tune'],
    ['scenario', explore, 'easy', ['Tailwind Traders already trains a model with MLflow-compatible code. Project leads want run parameters, metrics, and produced models to appear in Azure Machine Learning with minimal custom logging statements. Engineers prefer not to rewrite the script structure. The goal is better experiment traceability with little overhead.', 'Tailwind Traders trainiert bereits ein Modell mit MLflow-kompatiblem Code. Projektleiter möchten, dass Laufparameter, Metriken und erzeugte Modelle mit minimalen zusätzlichen Logging-Anweisungen in Azure Machine Learning erscheinen. Die Entwickler möchten die Struktur des Skripts nicht neu schreiben. Ziel ist eine bessere Nachvollziehbarkeit der Experimente bei geringem Mehraufwand.'], ['What should the team enable?', 'Was sollte das Team aktivieren?'], ['autologging', 'featureImportance', 'privateEndpoint', 'batchOutput'], ['autologging'], 'runs'],
    ['scenario', explore, 'medium', ['Litware has only a few thousand labeled examples for a support-ticket classifier. The team worries that one train-validation split could overstate or understate model quality. They want a more stable estimate before choosing a final algorithm. Training time is acceptable if evaluation is more reliable.', 'Litware verfügt nur über einige Tausend gelabelte Beispiele für einen Support-Ticket-Klassifikator. Das Team befürchtet, dass eine einzelne Train-Validation-Aufteilung die Modellqualität über- oder unterschätzen könnte. Vor der Auswahl eines endgültigen Algorithmus möchte es eine stabilere Schätzung erhalten. Zusätzliche Trainingszeit ist akzeptabel, wenn die Auswertung verlässlicher wird.'], ['Which evaluation approach should Litware use?', 'Welchen Auswertungsansatz sollte Litware verwenden?'], ['crossValidation', 'trafficSplitting', 'computeInstance', 'deploymentYaml'], ['crossValidation'], 'automl'],
    ['scenario', explore, 'hard', ['Woodgrove Bank is evaluating a rare-event detection model. Missing true positives is costly, but too many false positives also create expensive manual reviews. Accuracy looks high because most cases are negative. The team needs a metric view that exposes the precision-versus-recall tradeoff clearly.', 'Woodgrove Bank bewertet ein Modell zur Erkennung seltener Ereignisse. Übersehene echte positive Fälle sind teuer, aber zu viele Fehlalarme verursachen ebenfalls kostspielige manuelle Prüfungen. Die Genauigkeit wirkt hoch, weil die meisten Fälle negativ sind. Das Team benötigt eine Auswertung, die den Zielkonflikt zwischen Precision und Recall klar sichtbar macht.'], ['Which evaluation view should the team review?', 'Welche Auswertung sollte das Team betrachten?'], ['precisionRecall', 'featureImportance', 'managedNetwork', 'pipelineSchedule'], ['precisionRecall'], 'metrics'],
    ['scenario', explore, 'medium', ['Trey Research notices that a model performs well overall but fails for a small group of laboratory instruments. The team must identify which cohorts and feature combinations are associated with those errors. Stakeholders want an explainable investigation before retraining starts. Aggregate metrics alone are not enough.', 'Trey Research stellt fest, dass ein Modell insgesamt gut funktioniert, aber für eine kleine Gruppe von Laborgeräten versagt. Das Team muss identifizieren, welche Kohorten und Merkmalskombinationen mit diesen Fehlern verbunden sind. Die Stakeholder wünschen eine nachvollziehbare Untersuchung, bevor ein Retraining beginnt. Aggregierte Metriken allein reichen nicht aus.'], ['Which analysis should the team use first?', 'Welche Analyse sollte das Team zuerst verwenden?'], ['errorAnalysis', 'featureImportance', 'registry', 'onlineEndpoint'], ['errorAnalysis'], 'rai'],
    ['scenario', prepare, 'easy', ['Datum Corporation has approved a model and is packaging it for online inference. The operations team asks which file actually loads the model and defines how prediction requests are processed. They want to review the inference logic separately from the model artifact. The endpoint has not been deployed yet.', 'Datum Corporation hat ein Modell freigegeben und paketiert es für die Onlineinferenz. Das Betriebsteam fragt, welche Datei das Modell tatsächlich lädt und definiert, wie Vorhersageanforderungen verarbeitet werden. Es möchte die Inferenzlogik getrennt vom Modellartefakt prüfen. Der Endpunkt wurde noch nicht bereitgestellt.'], ['Which deployment asset should Datum Corporation review?', 'Welches Bereitstellungsasset sollte Datum Corporation prüfen?'], ['scoringScript', 'deploymentYaml', 'registeredModel', 'autoscale'], ['scoringScript'], 'onlineDeploy'],
    ['scenario', prepare, 'medium', ['Northwind Traders must score millions of product records every night from files already stored in Azure Data Lake Storage. Results can be written back when processing finishes, and no caller expects an immediate response. The workload is throughput-oriented rather than interactive. Cost efficiency is important.', 'Northwind Traders muss jede Nacht Millionen von Produktdatensätzen aus Dateien bewerten, die bereits in Azure Data Lake Storage liegen. Die Ergebnisse können nach Abschluss der Verarbeitung zurückgeschrieben werden, und kein Aufrufer erwartet eine sofortige Antwort. Der Workload ist durchsatzorientiert und nicht interaktiv. Kosteneffizienz ist wichtig.'], ['Which serving option should Northwind Traders prepare?', 'Welche Bereitstellungsoption sollte Northwind Traders vorbereiten?'], ['batchEndpoint', 'onlineEndpoint', 'computeInstance', 'featureImportance'], ['batchEndpoint'], 'batchConcept'],
    ['scenario', prepare, 'hard', ['Humongous Insurance promotes the same model through development, test, and production environments. Platform engineers require every deployment setting to be reviewed in pull requests and reproduced exactly during audits. Manual portal changes are not acceptable. The team needs a source-controlled artifact that describes the deployment.', 'Humongous Insurance gibt dasselbe Modell durch Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen weiter. Plattformingenieure verlangen, dass jede Bereitstellungseinstellung in Pull Requests geprüft und bei Audits exakt reproduziert wird. Manuelle Portaländerungen sind nicht akzeptabel. Das Team benötigt ein quellcodeverwaltetes Artefakt, das die Bereitstellung beschreibt.'], ['Which artifact should the team create?', 'Welches Artefakt sollte das Team erstellen?'], ['deploymentYaml', 'modelRegistration', 'autologging', 'crossValidation'], ['deploymentYaml'], 'onlineDeploy'],
    ['scenario', prepare, 'medium', ['Proseware has a model that behaves correctly only with a specific set of Python package versions. The same dependency stack must be reused consistently in test and production. Incident reviews should be able to reconstruct the exact runtime later. The team wants to avoid accidental package drift.', 'Proseware verfügt über ein Modell, das nur mit einem bestimmten Satz an Python-Paketversionen korrekt funktioniert. Derselbe Abhängigkeitsstapel muss in Test und Produktion konsistent wiederverwendet werden. Incident-Analysen sollen die exakte Laufzeit später rekonstruieren können. Das Team möchte unbeabsichtigten Paketdrift vermeiden.'], ['What should Proseware enforce?', 'Was sollte Proseware durchsetzen?'], ['envVersioning', 'registeredModel', 'trafficSplitting', 'uriFolder'], ['envVersioning'], 'envManage'],
    ['scenario', prepare, 'easy', ['Contoso finished validation of a demand forecast model and wants the approved artifact stored centrally before deployment. Release managers need version numbers and lineage for later audits. The same model might be deployed again during a rollback. The artifact should therefore be managed explicitly.', 'Contoso hat die Validierung eines Nachfrageprognosemodells abgeschlossen und möchte das freigegebene Artefakt vor der Bereitstellung zentral speichern. Release Manager benötigen Versionsnummern und Herkunftsinformationen für spätere Audits. Dasselbe Modell könnte bei einem Rollback erneut bereitgestellt werden. Das Artefakt sollte daher explizit verwaltet werden.'], ['What should Contoso do next?', 'Was sollte Contoso als Nächstes tun?'], ['modelRegistration', 'pipelineSchedule', 'component', 'applicationInsights'], ['modelRegistration'], 'models'],
    ['scenario', prepare, 'hard', ['Fabrikam is integrating model scoring into a customer-facing web portal. Each request must receive a response immediately, and the portal team will call a managed REST endpoint. The platform team wants Azure Machine Learning to host the inference service directly. Asynchronous file-based processing would not satisfy the requirement.', 'Fabrikam integriert die Modellbewertung in ein kundenorientiertes Webportal. Jede Anforderung muss sofort eine Antwort erhalten, und das Portalteam wird einen verwalteten REST-Endpunkt aufrufen. Das Plattformteam möchte, dass Azure Machine Learning den Inferenzdienst direkt hostet. Asynchrone dateibasierte Verarbeitung würde die Anforderung nicht erfüllen.'], ['Which serving option should Fabrikam choose?', 'Welche Bereitstellungsoption sollte Fabrikam wählen?'], ['onlineEndpoint', 'batchEndpoint', 'computeCluster', 'modelRegistration'], ['onlineEndpoint'], 'onlineConcept'],
    ['scenario', prepare, 'hard', ['Tailwind Traders trained a model with MLflow and stored metadata such as the model flavor and signature. The operations team wants to preserve that metadata when the model is packaged for deployment. They also want a format that Azure Machine Learning understands directly. A plain file dump would lose useful context.', 'Tailwind Traders hat ein Modell mit MLflow trainiert und Metadaten wie Model-Flavor und Signatur gespeichert. Das Betriebsteam möchte diese Metadaten bewahren, wenn das Modell für die Bereitstellung paketiert wird. Außerdem soll ein Format verwendet werden, das Azure Machine Learning direkt versteht. Ein einfacher Dateidump würde wertvollen Kontext verlieren.'], ['Which model format should Tailwind Traders register?', 'Welches Modellformat sollte Tailwind Traders registrieren?'], ['mlflowModel', 'registeredModel', 'scoringScript', 'component'], ['mlflowModel'], 'models'],
    ['scenario', deploy, 'easy', ['Litware already serves a stable fraud model through a managed online endpoint. A new deployment has passed testing, but only a small portion of live requests should reach it at first. The rest of production traffic must continue to use the stable deployment. The team wants a controlled canary rollout.', 'Litware bedient bereits ein stabiles Betrugsmodell über einen verwalteten Onlineendpunkt. Eine neue Bereitstellung hat die Tests bestanden, aber zunächst soll nur ein kleiner Teil der Liveanforderungen sie erreichen. Der restliche Produktionstraffic muss weiterhin die stabile Bereitstellung verwenden. Das Team möchte eine kontrollierte Canary-Einführung.'], ['Which rollout feature should Litware use?', 'Welche Rollout-Funktion sollte Litware verwenden?'], ['trafficSplitting', 'mirroring', 'rollback', 'batchEndpoint'], ['trafficSplitting'], 'onlineRollout'],
    ['scenario', deploy, 'hard', ['Woodgrove Bank wants to observe how a candidate deployment behaves on real production requests before it serves any customer response. The stable deployment must continue returning the official response to callers. Engineers only need telemetry and side-by-side comparison for the candidate version. This is a shadow-validation exercise.', 'Woodgrove Bank möchte beobachten, wie sich eine Kandidatenbereitstellung bei echten Produktionsanforderungen verhält, bevor sie überhaupt Kundenantworten liefert. Die stabile Bereitstellung muss weiterhin die offizielle Antwort an die Aufrufer zurückgeben. Die Ingenieure benötigen lediglich Telemetrie und einen direkten Vergleich für die Kandidatenversion. Es handelt sich um eine Shadow-Validation-Übung.'], ['Which rollout feature should the team use?', 'Welche Rollout-Funktion sollte das Team verwenden?'], ['mirroring', 'trafficSplitting', 'rollback', 'batchEndpoint'], ['mirroring'], 'onlineRollout'],
    ['scenario', deploy, 'hard', ['Trey Research exposes a prediction API that receives intense traffic bursts whenever a partner system uploads new experiment batches. Latency must stay within the service target, but idle periods are long and unpredictable. The team wants capacity to increase and decrease automatically instead of keeping maximum instances running all day. Cost and performance both matter.', 'Trey Research stellt eine Vorhersage-API bereit, die intensive Lastspitzen erhält, sobald ein Partnersystem neue Experimentchargen hochlädt. Die Latenz muss innerhalb des Serviceziels bleiben, gleichzeitig sind Leerlaufphasen lang und schwer vorhersehbar. Das Team möchte, dass die Kapazität automatisch steigt und sinkt, anstatt den ganzen Tag maximale Instanzen vorzuhalten. Kosten und Leistung sind gleichermaßen wichtig.'], ['Which endpoint configuration is most relevant?', 'Welche Endpunktkonfiguration ist am relevantesten?'], ['autoscale', 'trafficSplitting', 'modelRegistration', 'crossValidation'], ['autoscale'], 'onlineDeploy'],
    ['scenario', deploy, 'medium', ['Datum Corporation recently deployed an online endpoint for credit scoring. Support engineers now need detailed request traces, exceptions, and dependency information when customers report intermittent errors. They want telemetry that integrates with Azure monitoring tools. The model itself is not the immediate focus.', 'Datum Corporation hat kürzlich einen Onlineendpunkt für die Kreditbewertung bereitgestellt. Supportingenieure benötigen nun detaillierte Anforderungsabläufe, Ausnahmen und Abhängigkeitsinformationen, wenn Kunden intermittierende Fehler melden. Gewünscht ist Telemetrie, die sich in Azure-Überwachungstools integriert. Das Modell selbst steht derzeit nicht im Vordergrund.'], ['Which integration should Datum Corporation enable?', 'Welche Integration sollte Datum Corporation aktivieren?'], ['applicationInsights', 'pipelineSchedule', 'featureImportance', 'component'], ['applicationInsights'], 'monitorOnline'],
    ['scenario', deploy, 'hard', ['Northwind Traders shifted traffic to a new online deployment and immediately saw a spike in failed requests. Business operations requires a fast return to the last stable version while the team investigates. The previous deployment is still available. The recovery action must minimize additional change.', 'Northwind Traders hat Traffic auf eine neue Onlinebereitstellung verschoben und sofort einen Anstieg fehlgeschlagener Anforderungen festgestellt. Der Geschäftsbetrieb verlangt eine schnelle Rückkehr zur letzten stabilen Version, während das Team die Ursache untersucht. Die vorherige Bereitstellung ist noch verfügbar. Die Wiederherstellungsmaßnahme muss zusätzliche Änderungen minimieren.'], ['What should Northwind Traders do first?', 'Was sollte Northwind Traders zuerst tun?'], ['rollback', 'batchEndpoint', 'autologging', 'mltable'], ['rollback'], 'onlineRollout'],
    ['scenario', deploy, 'easy', ['Humongous Insurance retrains a model every month after the latest claims extract arrives. The process is already captured in an Azure Machine Learning pipeline. Operations wants the pipeline to start automatically on a fixed cadence. Manual kickoff should no longer be required.', 'Humongous Insurance trainiert ein Modell jeden Monat neu, nachdem der aktuelle Schadendatenauszug eingetroffen ist. Der Prozess ist bereits in einer Azure-Machine-Learning-Pipeline abgebildet. Der Betrieb möchte, dass die Pipeline automatisch in einem festen Rhythmus startet. Ein manueller Start soll nicht mehr erforderlich sein.'], ['What should the operations team configure?', 'Was sollte das Betriebsteam konfigurieren?'], ['pipelineSchedule', 'mirroring', 'deploymentYaml', 'errorAnalysis'], ['pipelineSchedule'], 'schedule'],
    ['scenario', deploy, 'hard', ['Proseware uses a batch endpoint to score files from Azure Storage for downstream finance systems. Each run must write prediction outputs to a governed storage location so another process can pick them up reliably. Operations wants the location to be explicit rather than left to defaults. The endpoint type is already chosen.', 'Proseware verwendet einen Batchendpunkt, um Dateien aus Azure Storage für nachgelagerte Finanzsysteme zu bewerten. Jeder Lauf muss Vorhersageausgaben an einen gesteuerten Speicherort schreiben, damit ein anderer Prozess sie zuverlässig übernehmen kann. Der Betrieb möchte, dass dieser Ort explizit festgelegt wird und nicht den Standardeinstellungen überlassen bleibt. Der Endpunkttyp ist bereits gewählt.'], ['Which batch endpoint setting should Proseware define?', 'Welche Batchendpunkt-Einstellung sollte Proseware definieren?'], ['batchOutput', 'applicationInsights', 'trafficSplitting', 'crossValidation'], ['batchOutput'], 'batchUse']
  ];

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