Data-Science-For-Beginners/translations/hk/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
  "translation_date": "2025-08-25T17:38:32+00:00",
  "source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
  "language_code": "hk"
}
-->
# 使用 Azure ML SDK 的數據科學項目

## 指引

我們已經學習了如何使用 Azure ML 平台通過 Azure ML SDK 進行模型的訓練、部署和使用。現在，請尋找一些可以用來訓練其他模型的數據，並將其部署和使用。你可以在 [Kaggle](https://kaggle.com) 和 [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109) 上尋找數據集。

## 評分標準

| 卓越 | 合格 | 需要改進 |
|------|------|----------|
|在進行 AutoML 配置時，你查閱了 SDK 文檔以了解可以使用的參數。你通過 Azure ML SDK 使用 AutoML 在數據集上進行了訓練，並檢查了模型解釋。你部署了最佳模型，並能通過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 你通過 Azure ML SDK 使用 AutoML 在數據集上進行了訓練，並檢查了模型解釋。你部署了最佳模型，並能通過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 你通過 Azure ML SDK 使用 AutoML 在數據集上進行了訓練。你部署了最佳模型，並能通過 Azure ML SDK 使用該模型。 |

**免責聲明**：  
本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。