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 Data Science с использованием Low code/No code на Azure ML
## Инструкции
Мы рассмотрели, как использовать платформу Azure ML для обучения, развертывания и использования модели в формате Low code/No code. Теперь найдите данные, которые вы могли бы использовать для обучения другой модели, её развертывания и использования. Вы можете искать наборы данных 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 оценки
| Превосходно | Удовлетворительно | Требует улучшения |
|При загрузке данных вы позаботились о том, чтобы изменить типы признаков, если это необходимо. Вы также очистили данные, если это требовалось. Вы провели обучение на наборе данных с помощью AutoML и проверили объяснения модели. Вы развернули лучшую модель и смогли её использовать. | При загрузке данных вы позаботились о том, чтобы изменить типы признаков, если это необходимо. Вы провели обучение на наборе данных с помощью AutoML, развернули лучшую модель и смогли её использовать. | Вы развернули лучшую модель, обученную с помощью AutoML, и смогли её использовать. |
---
**Отказ от ответственности**:
Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
