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Projeto de Ciência de Dados Low code/No code no Azure ML

Instruções

Vimos como usar a plataforma Azure ML para treinar, implementar e consumir um modelo de forma Low code/No code. Agora procure alguns dados que possa usar para treinar outro modelo, implementá-lo e consumi-lo. Pode procurar conjuntos de dados no Kaggle e nos Azure Open Datasets.

Rubrica

Exemplar Adequado Precisa de Melhorias
Ao carregar os dados, teve o cuidado de alterar o tipo das variáveis, se necessário. Também limpou os dados, caso fosse preciso. Realizou um treino num conjunto de dados através do AutoML e verificou as explicações do modelo. Implementou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo. Ao carregar os dados, teve o cuidado de alterar o tipo das variáveis, se necessário. Realizou um treino num conjunto de dados através do AutoML, implementou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo. Implementou o melhor modelo treinado pelo AutoML e conseguiu consumi-lo.

Aviso Legal:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.