This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
# Проект за Data Science с малко или без код на Azure ML
## Инструкции
Видяхме как да използваме платформата Azure ML за обучение, внедряване и използване на модел по начин с малко или без код. Сега потърсете данни, които можете да използвате за обучение на друг модел, да го внедрите и да го използвате. Можете да намерите набори от данни на [Kaggle](https://kaggle.com) и [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109).
## Критерии за оценка
| Отлично | Задоволително | Нуждае се от подобрение |
|При качването на данните сте се погрижили да промените типа на характеристиките, ако е необходимо. Също така сте почистили данните, ако е нужно. Провели сте обучение върху набор от данни чрез AutoML и сте проверили обясненията на модела. Внедрили сте най-добрия модел и сте успели да го използвате. | При качването на данните сте се погрижили да промените типа на характеристиките, ако е необходимо. Провели сте обучение върху набор от данни чрез AutoML, внедрили сте най-добрия модел и сте успели да го използвате. | Внедрили сте най-добрия модел, обучен чрез AutoML, и сте успели да го използвате. |
---
**Отказ от отговорност**:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да било недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.
