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Low-Code/No-Code Data-Science-Projekt auf Azure ML
Anweisungen
Wir haben gesehen, wie man die Azure ML-Plattform nutzt, um ein Modell auf Low-Code/No-Code-Weise zu trainieren, bereitzustellen und zu verwenden. Jetzt suchen Sie nach einigen Daten, die Sie verwenden könnten, um ein weiteres Modell zu trainieren, bereitzustellen und zu verwenden. Sie können nach Datensätzen auf Kaggle und Azure Open Datasets suchen.
Bewertungskriterien
| Vorbildlich | Angemessen | Verbesserungswürdig |
|---|---|---|
| Beim Hochladen der Daten haben Sie darauf geachtet, den Typ der Merkmale bei Bedarf zu ändern. Sie haben die Daten bei Bedarf bereinigt. Sie haben ein Training auf einem Datensatz mit AutoML durchgeführt und die Modellerklärungen überprüft. Sie haben das beste Modell bereitgestellt und konnten es verwenden. | Beim Hochladen der Daten haben Sie darauf geachtet, den Typ der Merkmale bei Bedarf zu ändern. Sie haben ein Training auf einem Datensatz mit AutoML durchgeführt, das beste Modell bereitgestellt und konnten es verwenden. | Sie haben das beste Modell, das von AutoML trainiert wurde, bereitgestellt und konnten es verwenden. |
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