# គម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អតិផរណា​កូដ / គ្មានកូដលើ Azure ML

## ការណែនាំ

យើងបានឃើញពីរបៀបប្រើប្រាស់វេទិកា Azure ML ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល ផ្សាយចេញ និងប្រើម៉ូដែលនៅក្នុងរបៀបអតិផរណាកូដ / គ្មានកូដ។ ឥឡូវនេះសូមស្វែងរកទិន្នន័យខ្លះដែលអ្នកអាចប្រើប្រាស់បណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលផ្សេងទៀត ផ្សាយចេញ និងប្រើវា។ អ្នកអាចស្វែងរកកំណត់ត្រាទិន្នន័យនៅលើ [Kaggle](https://kaggle.com) និង [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109)។

## ស្លាបព្រាបញ្ជាក់

| ល្អឧត្តម | ត្រឹមត្រូវ | ត្រូវការកែលម្អ |
|-----------|----------|-------------------|
| ពេលផ្ទុកឡើងទិន្នន័យ អ្នកបានយកចិត្តទុកដាក់បម្លែងប្រភេទលក្ខណៈបរិយាយ ប្រសិនបើចាំបាច់។ អ្នកក៏បានសម្អាតទិន្នន័យ ប្រសិនបើចាំបាច់។ អ្នកបានបើកការបណ្តុះបណ្តាលលើកំណត់ត្រាទិន្នន័យតាមរយៈ AutoML ហើយបានពិនិត្យការពន្យល់ម៉ូដែល។ អ្នកបានផ្សាយចេញម៉ូដែលល្អបំផុត ហើយអ្នកអាចប្រើវាបាន។ | ពេលផ្ទុកឡើងទិន្នន័យ អ្នកបានយកចិត្តទុកដាក់បម្លែងប្រភេទលក្ខណៈបរិយាយ ប្រសិនបើចាំបាច់។ អ្នកបានបើកការបណ្តុះបណ្តាលលើកំណត់ត្រាទិន្នន័យតាមរយៈ AutoML អ្នកបានផ្សាយចេញម៉ូដែលល្អបំផុត ហើយអ្នកអាចប្រើវាបាន។ | អ្នកបានផ្សាយចេញម៉ូដែលល្អបំផុតដែលបានបណ្តុះបណ្តាលដោយ AutoML ហើយអ្នកអាចប្រើវាបាន។ |

---

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ពាក្យបដិសេធ**៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាបកប្រែ AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)។ បើទោះបីយើងខិតខំប្រឹងប្រែងរាល់ការត្រឹមត្រូវ ក៏ដោយ សូមជ្រាបថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិអាចមានកំហុស ឬភាពមិនត្រឹមត្រូវបាន។ ឯកសារដើមជាភាសាដើមគួរត្រូវបានយកជាយោងដ៏មានសុពលភាព។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ ការបកប្រែមនុស្សវិជ្ជាជីវៈត្រូវបានផ្តល់អនុសាសន៍។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសដែលកើតមានពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះទេ។
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->