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

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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "386efdbc19786951341f6956247ee990",
"translation_date": "2025-08-27T09:45:48+00:00",
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md",
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}
-->
# 使用 Azure ML SDK 的數據科學專案
## 指導說明
我們已經學習了如何使用 Azure ML 平台透過 Azure ML SDK 來訓練、部署和使用模型。現在,請尋找一些可以用來訓練其他模型的數據,並嘗試部署和使用該模型。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
| 優秀 | 合格 | 需要改進 |
|------|------|----------|
|在進行 AutoML 配置時,你查閱了 SDK 文件以了解可以使用的參數。你使用 Azure ML SDK 在數據集上運行了 AutoML 訓練,並檢查了模型解釋。你部署了最佳模型,並能夠通過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 你使用 Azure ML SDK 在數據集上運行了 AutoML 訓練,並檢查了模型解釋。你部署了最佳模型,並能夠通過 Azure ML SDK 使用該模型。 | 你使用 Azure ML SDK 在數據集上運行了 AutoML 訓練。你部署了最佳模型,並能夠通過 Azure ML SDK 使用該模型。 |
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**免責聲明**
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯,但請注意,自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊,建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。