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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
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"translation_date": "2025-08-27T17:54:15+00:00",
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"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
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}
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# Projeto de Ciência de Dados usando Azure ML SDK
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## Instruções
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Vimos como usar a plataforma Azure ML para treinar, implantar e consumir um modelo com o Azure ML SDK. Agora procure por alguns dados que você possa usar para treinar outro modelo, implantá-lo e consumi-lo. Você pode procurar conjuntos de dados no [Kaggle](https://kaggle.com) e no [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 de Melhorias |
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|Ao configurar o AutoML, você consultou a documentação do SDK para ver quais parâmetros poderia usar. Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML com o Azure ML SDK e verificou as explicações do modelo. Você implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo através do Azure ML SDK. | Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML com o Azure ML SDK e verificou as explicações do modelo. Você implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo através do Azure ML SDK. | Você realizou um treinamento em um conjunto de dados usando AutoML com o Azure ML SDK. Você implantou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo através do Azure ML SDK. |
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**Aviso Legal**:
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