# Projekt Data Science z użyciem Azure ML SDK ## Instrukcje Widzieliśmy, jak korzystać z platformy Azure ML do trenowania, wdrażania i używania modelu za pomocą Azure ML SDK. Teraz poszukaj danych, które możesz wykorzystać do trenowania innego modelu, jego wdrożenia i używania. Możesz poszukać zestawów danych na [Kaggle](https://kaggle.com) oraz [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109). ## Kryteria oceny | Wzorowe | Wystarczające | Wymaga poprawy | |---------|---------------|----------------| |Podczas konfiguracji AutoML zapoznałeś się z dokumentacją SDK, aby sprawdzić, jakie parametry możesz użyć. Przeprowadziłeś trening na zestawie danych za pomocą AutoML korzystając z Azure ML SDK i sprawdziłeś wyjaśnienia modelu. Wdrożyłeś najlepszy model i byłeś w stanie go używać za pomocą Azure ML SDK. | Przeprowadziłeś trening na zestawie danych za pomocą AutoML korzystając z Azure ML SDK i sprawdziłeś wyjaśnienia modelu. Wdrożyłeś najlepszy model i byłeś w stanie go używać za pomocą Azure ML SDK. | Przeprowadziłeś trening na zestawie danych za pomocą AutoML korzystając z Azure ML SDK. Wdrożyłeś najlepszy model i byłeś w stanie go używać za pomocą Azure ML SDK. | **Zastrzeżenie**: Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.