You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Data-Science-For-Beginners/translations/no/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md

2.1 KiB

Datascience-prosjekt med Azure ML SDK

Instruksjoner

Vi så hvordan man bruker Azure ML-plattformen til å trene, distribuere og bruke en modell med Azure ML SDK. Nå kan du finne noen data som du kan bruke til å trene en annen modell, distribuere den og bruke den. Du kan lete etter datasett på Kaggle og Azure Open Datasets.

Vurderingskriterier

Eksemplarisk Tilfredsstillende Trenger forbedring
Når du konfigurerte AutoML, gikk du gjennom SDK-dokumentasjonen for å se hvilke parametere du kunne bruke. Du kjørte en trening på et datasett gjennom AutoML ved hjelp av Azure ML SDK, og du sjekket modellforklaringene. Du distribuerte den beste modellen og klarte å bruke den gjennom Azure ML SDK. Du kjørte en trening på et datasett gjennom AutoML ved hjelp av Azure ML SDK, og du sjekket modellforklaringene. Du distribuerte den beste modellen og klarte å bruke den gjennom Azure ML SDK. Du kjørte en trening på et datasett gjennom AutoML ved hjelp av Azure ML SDK. Du distribuerte den beste modellen og klarte å bruke den gjennom Azure ML SDK.

Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vennligst vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør betraktes som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.