<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
  "translation_date": "2025-08-28T15:12:17+00:00",
  "source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
  "language_code": "he"
}
-->
# פרויקט מדע נתונים באמצעות Azure ML SDK

## הוראות

ראינו כיצד להשתמש בפלטפורמת Azure ML כדי לאמן, לפרוס ולצרוך מודל באמצעות Azure ML SDK. כעת חפשו נתונים שתוכלו להשתמש בהם כדי לאמן מודל נוסף, לפרוס אותו ולצרוך אותו. תוכלו לחפש מערכי נתונים ב-[Kaggle](https://kaggle.com) וב-[Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109).

## קריטריונים להערכה

| מצטיין | מספק | דורש שיפור |
|--------|-------|------------|
|בעת ביצוע תצורת AutoML, עיינתם בתיעוד ה-SDK כדי לבדוק אילו פרמטרים ניתן להשתמש. הרצתם אימון על מערך נתונים באמצעות AutoML עם Azure ML SDK, ובדקתם את ההסברים של המודל. פרסתם את המודל הטוב ביותר והצלחתם לצרוך אותו באמצעות Azure ML SDK. | הרצתם אימון על מערך נתונים באמצעות AutoML עם Azure ML SDK, ובדקתם את ההסברים של המודל. פרסתם את המודל הטוב ביותר והצלחתם לצרוך אותו באמצעות Azure ML SDK. | הרצתם אימון על מערך נתונים באמצעות AutoML עם Azure ML SDK. פרסתם את המודל הטוב ביותר והצלחתם לצרוך אותו באמצעות Azure ML SDK. |

---

**כתב ויתור**:  
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). בעוד שאנו שואפים לדיוק, יש להיות מודעים לכך שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי בני אדם. איננו נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעת משימוש בתרגום זה.