Udforsk og konfigurer Azure Machine Learning-arbejdsområdet

  • Læringsforløb
  • 5 Moduler

Hurtigt overblik

I hele dette læringsforløb udforsker og konfigurerer du Azure Machine Learning-arbejdsområdet. Få mere at vide om, hvordan du kan oprette et arbejdsområde, og hvad du kan gøre med det. Udforsk de forskellige udviklerværktøjer, du kan bruge til at interagere med arbejdsområdet. Konfigurer arbejdsområdet for arbejdsbelastninger i forbindelse med maskinel indlæring ved at oprette dataaktiver og beregningsressourcer.

Forudsætninger

Ingen

Moduler i dette læringsforløb

Udforsk ressourcer og aktiver i Azure Machine Learning-arbejdsområdet

Som dataforsker kan du bruge Azure Machine Learning til at oplære og administrere dine modeller til maskinel indlæring. Få mere at vide om, hvad Azure Machine Learning er, og lær alle ressourcer og aktiver at kende.

Udforsk udviklerværktøjer til arbejdsområdeinteraktion

Få mere at vide om, hvordan du kan interagere med Azure Machine Learning-arbejdsområdet. Du kan bruge Azure Machine Learning Studio, Python SDK (v2) eller Azure CLI (v2).

Gør data tilgængelige i Azure Machine Learning

Få mere at vide om, hvordan du opretter forbindelse til data fra Azure Machine Learning-arbejdsområdet. Du introduceres for datalager og dataaktiver.

Arbejd med beregningsmål i Azure Machine Learning

Få mere at vide om, hvordan du arbejder med beregningsmål i Azure Machine Learning. Beregningsmål giver dig mulighed for at køre arbejdsbelastninger i forbindelse med maskinel indlæring. Udforsk, hvordan og hvornår du kan bruge en beregningsforekomst eller en beregningsklynge.

Arbejd med miljøer i Azure Machine Learning

Få mere at vide om, hvordan du bruger miljøer i Azure Machine Learning til at køre scripts på en hvilken som helst beregningsmål.

Start