# Azure ML တွင် Low code/No code Data Science ပရောဂျက် ## လမ်းညွှန်ချက်များ Azure ML ပလက်ဖောင်းကို အသုံးပြု၍ Low code/No code နည်းလမ်းဖြင့် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ခြင်း၊ တင်သွင်းခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းများကို ကျွန်တော်တို့ကြည့်ခဲ့ပါသည်။ ယခု သင်တစ်ဦးတည်းဖြင့် အသုံးပြုနိုင်မည့် အခြားမော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်၊ တင်သွင်းရန်နှင့် အသုံးပြုရန်အတွက် သင့်အနီးရှိ ဒေတာများကို ရှာဖွေကြည့်ပါ။ သင် [Kaggle](https://kaggle.com) နှင့် [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109) တွင် ဒေတာစနစ်များကို ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ ## အကဲဖြတ်စနစ် | ထူးချွန်သော | လုံလောက်သော | တိုးတက်မှုလိုအပ်သော | |--------------|-------------|---------------------| |ဒေတာကို upload လုပ်စဉ်တွင် feature အမျိုးအစားကို လိုအပ်ပါက ပြောင်းလဲပေးထားသည်။ လိုအပ်ပါက ဒေတာကို သန့်စင်ပေးထားသည်။ AutoML ဖြင့် ဒေတာစနစ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပြီး မော်ဒယ်ရှင်းလင်းချက်များကို စစ်ဆေးထားသည်။ အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို တင်သွင်းပြီး အသုံးပြုနိုင်ခဲ့သည်။ | ဒေတာကို upload လုပ်စဉ်တွင် feature အမျိုးအစားကို လိုအပ်ပါက ပြောင်းလဲပေးထားသည်။ AutoML ဖြင့် ဒေတာစနစ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပြီး အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို တင်သွင်းပြီး အသုံးပြုနိုင်ခဲ့သည်။ | AutoML ဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို တင်သွင်းပြီး အသုံးပြုနိုင်ခဲ့သည်။ | --- **ဝက်ဘ်ဆိုက်မှတ်ချက်**: ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း၊ အလိုအလျောက်ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ မူရင်းစာရွက်စာတမ်းကို ၎င်း၏ မူလဘာသာစကားဖြင့် အာဏာတည်သောရင်းမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်ပညာရှင်များမှ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဘာသာပြန်ခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုမှားများ သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်မှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။