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Proyecto de Ciencia de Datos Low code/No code en Azure ML

Instrucciones

Vimos cómo usar la plataforma de Azure ML para entrenar, implementar y consumir un modelo de manera Low code/No code. Ahora busca algunos datos que puedas usar para entrenar otro modelo, implementarlo y consumirlo. Puedes buscar conjuntos de datos en Kaggle y Azure Open Datasets.

Rúbrica

Ejemplar Adecuado Necesita Mejoras
Al cargar los datos, te aseguraste de cambiar el tipo de las características si era necesario. También limpiaste los datos si era necesario. Realizaste un entrenamiento en un conjunto de datos a través de AutoML y revisaste las explicaciones del modelo. Implementaste el mejor modelo y fuiste capaz de consumirlo. Al cargar los datos, te aseguraste de cambiar el tipo de las características si era necesario. Realizaste un entrenamiento en un conjunto de datos a través de AutoML, implementaste el mejor modelo y fuiste capaz de consumirlo. Has implementado el mejor modelo entrenado por AutoML y fuiste capaz de consumirlo.

Descargo de responsabilidad:
Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por garantizar la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que puedan surgir del uso de esta traducción.