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/ro/5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/assignment.md

2.1 KiB

Proiect de Data Science folosind Azure ML SDK

Instrucțiuni

Am văzut cum să utilizăm platforma Azure ML pentru a antrena, implementa și utiliza un model cu Azure ML SDK. Acum caută niște date pe care le-ai putea folosi pentru a antrena un alt model, să-l implementezi și să-l utilizezi. Poți căuta seturi de date pe Kaggle și Azure Open Datasets.

Criterii de evaluare

Exemplu Adecvat Necesită îmbunătățiri
Când ai configurat AutoML, ai consultat documentația SDK pentru a vedea ce parametri ai putea folosi. Ai rulat un antrenament pe un set de date prin AutoML folosind Azure ML SDK și ai verificat explicațiile modelului. Ai implementat cel mai bun model și ai reușit să-l utilizezi prin Azure ML SDK. Ai rulat un antrenament pe un set de date prin AutoML folosind Azure ML SDK și ai verificat explicațiile modelului. Ai implementat cel mai bun model și ai reușit să-l utilizezi prin Azure ML SDK. Ai rulat un antrenament pe un set de date prin AutoML folosind Azure ML SDK. Ai implementat cel mai bun model și ai reușit să-l utilizezi prin Azure ML SDK.

Declinare de responsabilitate:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.