# 使用 Azure ML SDK 的數據科學專案 ## 指示 我們已經學習如何使用 Azure ML 平台透過 Azure ML SDK 進行模型的訓練、部署和使用。現在，請尋找一些可以用來訓練其他模型的數據，並將其部署和使用。您可以在 [Kaggle](https://kaggle.com) 和 [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109) 上尋找數據集。 ## 評分標準 | 卓越 | 合格 | 需要改進 | |------|------|----------| |在進行 AutoML 配置時，您查閱了 SDK 文件以了解可以使用的參數。您使用 Azure ML SDK 透過 AutoML 在數據集上進行了訓練，並檢查了模型解釋。您部署了最佳模型，並能夠透過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 您使用 Azure ML SDK 透過 AutoML 在數據集上進行了訓練，並檢查了模型解釋。您部署了最佳模型，並能夠透過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 您使用 Azure ML SDK 透過 AutoML 在數據集上進行了訓練。您部署了最佳模型，並能夠透過 Azure ML SDK 使用該模型。 | **免責聲明**： 本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。