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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
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"translation_date": "2025-08-25T17:38:41+00:00",
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"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
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"language_code": "fr"
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}
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# Projet de Data Science avec Azure ML SDK
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## Instructions
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Nous avons vu comment utiliser la plateforme Azure ML pour entraîner, déployer et consommer un modèle avec Azure ML SDK. Maintenant, cherchez des données que vous pourriez utiliser pour entraîner un autre modèle, le déployer et le consommer. Vous pouvez rechercher des ensembles de données sur [Kaggle](https://kaggle.com) et [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109).
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## Critères d'évaluation
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| Exemplaire | Adéquat | À améliorer |
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|Lors de la configuration AutoML, vous avez consulté la documentation SDK pour voir quels paramètres vous pouviez utiliser. Vous avez effectué un entraînement sur un ensemble de données via AutoML en utilisant Azure ML SDK, et vous avez vérifié les explications du modèle. Vous avez déployé le meilleur modèle et vous avez pu le consommer via Azure ML SDK. | Vous avez effectué un entraînement sur un ensemble de données via AutoML en utilisant Azure ML SDK, et vous avez vérifié les explications du modèle. Vous avez déployé le meilleur modèle et vous avez pu le consommer via Azure ML SDK. | Vous avez effectué un entraînement sur un ensemble de données via AutoML en utilisant Azure ML SDK. Vous avez déployé le meilleur modèle et vous avez pu le consommer via Azure ML SDK. |
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**Avertissement** :
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