You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Data-Science-For-Beginners/translations/lt/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md

2.0 KiB

Duomenų mokslo projektas naudojant Azure ML SDK

Instrukcijos

Mes matėme, kaip naudoti Azure ML platformą modelio treniravimui, diegimui ir naudojimui su Azure ML SDK. Dabar paieškokite duomenų, kuriuos galėtumėte panaudoti kito modelio treniravimui, diegimui ir naudojimui. Duomenų rinkinių galite ieškoti Kaggle ir Azure Open Datasets.

Vertinimo kriterijai

Puikiai Pakankamai Reikia patobulinimų
Atliekant AutoML konfigūraciją, peržiūrėjote SDK dokumentaciją, kad sužinotumėte, kokius parametrus galite naudoti. Atlikote duomenų rinkinio treniravimą naudodami AutoML su Azure ML SDK ir patikrinote modelio paaiškinimus. Diegėte geriausią modelį ir sugebėjote jį naudoti per Azure ML SDK. Atlikote duomenų rinkinio treniravimą naudodami AutoML su Azure ML SDK ir patikrinote modelio paaiškinimus. Diegėte geriausią modelį ir sugebėjote jį naudoti per Azure ML SDK. Atlikote duomenų rinkinio treniravimą naudodami AutoML su Azure ML SDK. Diegėte geriausią modelį ir sugebėjote jį naudoti per Azure ML SDK.

Atsakomybės apribojimas:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus interpretavimus, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo.