# Projekt Data Science s nízkym alebo žiadnym kódom na Azure ML ## Pokyny Ukázali sme si, ako používať platformu Azure ML na trénovanie, nasadenie a používanie modelu spôsobom s nízkym alebo žiadnym kódom. Teraz sa poobzerajte po nejakých dátach, ktoré by ste mohli použiť na trénovanie iného modelu, jeho nasadenie a používanie. Môžete hľadať datasety na [Kaggle](https://kaggle.com) a [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109). ## Hodnotiace kritériá | Vynikajúce | Dostatočné | Potrebuje zlepšenie | |------------|------------|---------------------| |Pri nahrávaní dát ste sa postarali o zmenu typu vlastností, ak to bolo potrebné. Taktiež ste dáta vyčistili, ak to bolo potrebné. Spustili ste trénovanie na datasete pomocou AutoML a skontrolovali ste vysvetlenia modelu. Nasadili ste najlepší model a dokázali ste ho používať. | Pri nahrávaní dát ste sa postarali o zmenu typu vlastností, ak to bolo potrebné. Spustili ste trénovanie na datasete pomocou AutoML, nasadili ste najlepší model a dokázali ste ho používať. | Nasadili ste najlepší model vytrénovaný pomocou AutoML a dokázali ste ho používať. | --- **Upozornenie**: Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.