Data-Science-For-Beginners/translations/tw/5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/assignment.md

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# 在 Azure ML 上進行低代碼/無代碼的數據科學專案

## 指導說明

我們已經學習了如何使用 Azure ML 平台以低代碼/無代碼的方式訓練、部署和使用模型。現在，請尋找一些可以用來訓練另一個模型的數據，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

| 優秀 | 合格 | 需要改進 |
|------|------|----------|
|在上傳數據時，你注意到了是否需要更改特徵的類型。如果需要，你也對數據進行了清理。你使用 AutoML 對數據集進行了訓練，並檢查了模型解釋。你部署了最佳模型，並成功使用了它。 | 在上傳數據時，你注意到了是否需要更改特徵的類型。你使用 AutoML 對數據集進行了訓練，部署了最佳模型，並成功使用了它。 | 你部署了 AutoML 訓練出的最佳模型，並成功使用了它。 |

**免責聲明**：  
本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然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。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，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。