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.
Data-Science-For-Beginners/translations/br/5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md

25 lines
2.0 KiB

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8fdc4a5fd9bc27a8d2ebef995dfbf73f",
"translation_date": "2025-08-27T17:44:48+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md",
"language_code": "br"
}
-->
# Projeto de Ciência de Dados com Baixo Código/Sem Código no Azure ML
## Instruções
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).
## Critérios de Avaliação
| Exemplar | Adequado | Precisa Melhorar |
|----------|----------|------------------|
|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. |
---
**Aviso Legal**:
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.