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Data-Science-For-Beginners/translations/tw/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md

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<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-25T17:38:23+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
"language_code": "tw"
}
-->
# 使用 Azure ML SDK 的數據科學專案
## 指示
我們已經學習如何使用 Azure ML 平台透過 Azure ML SDK 進行模型的訓練、部署和使用。現在,請尋找一些可以用來訓練其他模型的數據,並將其部署和使用。您可以在 [Kaggle](https://kaggle.com) 和 [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109) 上尋找數據集。
## 評分標準
| 卓越 | 合格 | 需要改進 |
|------|------|----------|
|在進行 AutoML 配置時,您查閱了 SDK 文件以了解可以使用的參數。您使用 Azure ML SDK 透過 AutoML 在數據集上進行了訓練,並檢查了模型解釋。您部署了最佳模型,並能夠透過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 您使用 Azure ML SDK 透過 AutoML 在數據集上進行了訓練,並檢查了模型解釋。您部署了最佳模型,並能夠透過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 您使用 Azure ML SDK 透過 AutoML 在數據集上進行了訓練。您部署了最佳模型,並能夠透過 Azure ML SDK 使用該模型。 |
**免責聲明**
本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯,請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊,建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。