<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
  "translation_date": "2025-08-26T22:17:52+00:00",
  "source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
  "language_code": "th"
}
-->
# โครงการ Data Science โดยใช้ Azure ML SDK

## คำแนะนำ

เราได้เรียนรู้วิธีใช้แพลตฟอร์ม Azure ML ในการฝึกอบรม, นำไปใช้งาน และใช้งานโมเดลผ่าน Azure ML SDK แล้ว ตอนนี้ลองค้นหาข้อมูลที่คุณสามารถใช้ในการฝึกอบรมโมเดลอื่น, นำไปใช้งาน และใช้งานมันได้ คุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลได้ที่ [Kaggle](https://kaggle.com) และ [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109)

## เกณฑ์การประเมิน

| ยอดเยี่ยม | พอใช้ | ต้องปรับปรุง |
|-----------|----------|-------------------|
|เมื่อทำการตั้งค่า AutoML Configuration คุณได้ศึกษาคู่มือ SDK เพื่อดูว่ามีพารามิเตอร์ใดบ้างที่คุณสามารถใช้ได้ คุณได้ฝึกอบรมชุดข้อมูลผ่าน AutoML โดยใช้ Azure ML SDK และคุณได้ตรวจสอบคำอธิบายโมเดล คุณได้นำโมเดลที่ดีที่สุดไปใช้งานและสามารถใช้งานมันผ่าน Azure ML SDK ได้ | คุณได้ฝึกอบรมชุดข้อมูลผ่าน AutoML โดยใช้ Azure ML SDK และคุณได้ตรวจสอบคำอธิบายโมเดล คุณได้นำโมเดลที่ดีที่สุดไปใช้งานและสามารถใช้งานมันผ่าน Azure ML SDK ได้ | คุณได้ฝึกอบรมชุดข้อมูลผ่าน AutoML โดยใช้ Azure ML SDK คุณได้นำโมเดลที่ดีที่สุดไปใช้งานและสามารถใช้งานมันผ่าน Azure ML SDK ได้ |

---

**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:  
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้