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Azure MLでのローコード/ノーコード データサイエンスプロジェクト
手順
Azure MLプラットフォームを使用して、ローコード/ノーコード形式でモデルをトレーニング、デプロイ、利用する方法を学びました。次に、別のモデルをトレーニングし、デプロイして利用するために使用できるデータを探してみましょう。KaggleやAzure Open Datasetsでデータセットを探すことができます。
評価基準
| 優秀 | 適切 | 改善が必要 |
|---|---|---|
| データをアップロードする際、必要に応じて特徴量の型を変更しました。また、必要に応じてデータをクリーンアップしました。AutoMLを使用してデータセットでトレーニングを実行し、モデルの説明を確認しました。最適なモデルをデプロイし、それを利用することができました。 | データをアップロードする際、必要に応じて特徴量の型を変更しました。AutoMLを使用してデータセットでトレーニングを実行し、最適なモデルをデプロイして、それを利用することができました。 | AutoMLでトレーニングされた最適なモデルをデプロイし、それを利用することができました。 |
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