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Azure ML Notebooks output

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
30/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
azure, jupyter-notebook, python

Piste de recherche

Aucun fichier, test ou point d’entrée précis n’est indiqué. Examinez la collection de notebooks Azure Machine Learning afin de déterminer quels notebooks sont concernés et comment les sorties doivent être conservées ; le travail est terminé lorsque les notebooks convenus contiennent des résultats de modèle utiles sans casser leurs exemples.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

I really appreciate the number of available notebooks but is there any reason they are uploaded without the output? Speaking for myself I would find it very helpful to get a quick glance at what the resutlts for each model are

Langage dominant
Jupyter Notebook
Étoiles
4.4k
Forks
2.6k
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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