4.7 KiB
Azure ML တွင် Low code/No code Data Science ပရောဂျက်
လမ်းညွှန်ချက်များ
Azure ML ပလက်ဖောင်းကို အသုံးပြု၍ Low code/No code နည်းလမ်းဖြင့် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ခြင်း၊ တင်သွင်းခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းများကို ကျွန်တော်တို့ကြည့်ခဲ့ပါသည်။ ယခု သင်တစ်ဦးတည်းဖြင့် အသုံးပြုနိုင်မည့် အခြားမော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်၊ တင်သွင်းရန်နှင့် အသုံးပြုရန်အတွက် သင့်အနီးရှိ ဒေတာများကို ရှာဖွေကြည့်ပါ။ သင် Kaggle နှင့် Azure Open Datasets တွင် ဒေတာစနစ်များကို ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။
အကဲဖြတ်စနစ်
| ထူးချွန်သော | လုံလောက်သော | တိုးတက်မှုလိုအပ်သော |
|---|---|---|
| ဒေတာကို upload လုပ်စဉ်တွင် feature အမျိုးအစားကို လိုအပ်ပါက ပြောင်းလဲပေးထားသည်။ လိုအပ်ပါက ဒေတာကို သန့်စင်ပေးထားသည်။ AutoML ဖြင့် ဒေတာစနစ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပြီး မော်ဒယ်ရှင်းလင်းချက်များကို စစ်ဆေးထားသည်။ အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို တင်သွင်းပြီး အသုံးပြုနိုင်ခဲ့သည်။ | ဒေတာကို upload လုပ်စဉ်တွင် feature အမျိုးအစားကို လိုအပ်ပါက ပြောင်းလဲပေးထားသည်။ AutoML ဖြင့် ဒေတာစနစ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပြီး အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို တင်သွင်းပြီး အသုံးပြုနိုင်ခဲ့သည်။ | AutoML ဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို တင်သွင်းပြီး အသုံးပြုနိုင်ခဲ့သည်။ |
ဝက်ဘ်ဆိုက်မှတ်ချက်:
ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးစားနေသော်လည်း၊ အလိုအလျောက်ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ မူရင်းစာရွက်စာတမ်းကို ၎င်း၏ မူလဘာသာစကားဖြင့် အာဏာတည်သောရင်းမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်ပညာရှင်များမှ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဘာသာပြန်ခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုမှားများ သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်မှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။