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.
25 lines
2.9 KiB
25 lines
2.9 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
|
|
"translation_date": "2025-08-27T09:45:38+00:00",
|
|
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
|
|
"language_code": "ur"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Azure ML SDK کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا سائنس پروجیکٹ
|
|
|
|
## ہدایات
|
|
|
|
ہم نے دیکھا کہ Azure ML پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو ٹرین، ڈپلائے اور استعمال کیسے کیا جاتا ہے Azure ML SDK کے ساتھ۔ اب کچھ ڈیٹا تلاش کریں جسے آپ کسی دوسرے ماڈل کو ٹرین کرنے، ڈپلائے کرنے اور استعمال کرنے کے لیے استعمال کر سکیں۔ آپ [Kaggle](https://kaggle.com) اور [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109) پر ڈیٹاسیٹس تلاش کر سکتے ہیں۔
|
|
|
|
## معیار
|
|
|
|
| بہترین | مناسب | بہتری کی ضرورت |
|
|
|--------|-------|----------------|
|
|
|جب آپ نے AutoML Configuration کیا، تو آپ نے SDK دستاویزات کو دیکھا کہ کون سے پیرامیٹرز استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ آپ نے AutoML کے ذریعے Azure ML SDK کا استعمال کرتے ہوئے ایک ڈیٹاسیٹ پر ٹریننگ کی، اور ماڈل کی وضاحتیں چیک کیں۔ آپ نے بہترین ماڈل کو ڈپلائے کیا اور Azure ML SDK کے ذریعے اسے استعمال کرنے کے قابل تھے۔ | آپ نے AutoML کے ذریعے Azure ML SDK کا استعمال کرتے ہوئے ایک ڈیٹاسیٹ پر ٹریننگ کی، اور ماڈل کی وضاحتیں چیک کیں۔ آپ نے بہترین ماڈل کو ڈپلائے کیا اور Azure ML SDK کے ذریعے اسے استعمال کرنے کے قابل تھے۔ | آپ نے AutoML کے ذریعے Azure ML SDK کا استعمال کرتے ہوئے ایک ڈیٹاسیٹ پر ٹریننگ کی۔ آپ نے بہترین ماڈل کو ڈپلائے کیا اور Azure ML SDK کے ذریعے اسے استعمال کرنے کے قابل تھے۔ |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**ڈس کلیمر**:
|
|
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستگی ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔ |