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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
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# Projeto de Ciência de Dados com Baixo Código/Sem Código no Azure ML
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## Instruções
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Vimos como usar a plataforma Azure ML para treinar, implantar e consumir um modelo de forma com baixo código/sem código. Agora procure por alguns dados que você possa usar para treinar outro modelo, implantá-lo e consumi-lo. Você pode buscar conjuntos de dados no [Kaggle](https://kaggle.com) e [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109).
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## Critérios de Avaliação
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| Exemplar | Adequado | Precisa Melhorar |
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|Ao carregar os dados, você se certificou de alterar o tipo das características, se necessário. Você também limpou os dados, caso fosse necessário. Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML e verificou as explicações do modelo. Você implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo. | Ao carregar os dados, você se certificou de alterar o tipo das características, se necessário. Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML, implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo. | Você implantou o melhor modelo treinado pelo AutoML e conseguiu consumi-lo. |
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**Aviso Legal**:
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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução. |