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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
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}
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# Proyecto de Ciencia de Datos usando Azure ML SDK
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## Instrucciones
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Vimos cómo usar la plataforma de Azure ML para entrenar, implementar y consumir un modelo con Azure ML SDK. Ahora busca algunos datos que puedas usar para entrenar otro modelo, implementarlo y consumirlo. Puedes buscar conjuntos de datos en [Kaggle](https://kaggle.com) y [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109).
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## Criterios de evaluación
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| Ejemplar | Adecuado | Necesita Mejorar |
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|Al configurar AutoML, revisaste la documentación del SDK para ver qué parámetros podías usar. Realizaste un entrenamiento en un conjunto de datos a través de AutoML usando Azure ML SDK y verificaste las explicaciones del modelo. Implementaste el mejor modelo y pudiste consumirlo a través de Azure ML SDK. | Realizaste un entrenamiento en un conjunto de datos a través de AutoML usando Azure ML SDK y verificaste las explicaciones del modelo. Implementaste el mejor modelo y pudiste consumirlo a través de Azure ML SDK. | Realizaste un entrenamiento en un conjunto de datos a través de AutoML usando Azure ML SDK. Implementaste el mejor modelo y pudiste consumirlo a través de Azure ML SDK. |
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**Descargo de responsabilidad**:
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Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por garantizar la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que puedan surgir del uso de esta traducción. |