# Projeto de Ciência de Dados usando Azure ML SDK ## Instruções Vimos como usar a plataforma Azure ML para treinar, implantar e consumir um modelo com o Azure ML SDK. Agora procure por alguns dados que você possa usar para treinar outro modelo, implantá-lo e consumi-lo. Você pode procurar conjuntos de dados no [Kaggle](https://kaggle.com) e no [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109). ## Critérios de Avaliação | Exemplar | Adequado | Precisa de Melhorias | |----------|----------|----------------------| |Ao configurar o AutoML, você consultou a documentação do SDK para ver quais parâmetros poderia usar. Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML com o Azure ML SDK e verificou as explicações do modelo. Você implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo através do Azure ML SDK. | Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML com o Azure ML SDK e verificou as explicações do modelo. Você implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo através do Azure ML SDK. | Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML com o Azure ML SDK. Você implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo através do Azure ML SDK. | --- **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.