Einführung
Daten sind ein grundlegendes Element in jeder Machine Learning-Workload. Sie benötigen Daten, um ein Modell zu trainieren, und Sie erstellen Daten, wenn Sie ein Modell zum Generieren von Vorhersagen verwenden.
Um mit Daten in Azure Machine Learning zu arbeiten, können Sie über URIs (Uniform Resource Identifiers) auf Daten zugreifen. Wenn Sie wiederholt mit einer Datenquelle, einer bestimmten Datei oder einem bestimmten Ordner arbeiten, können Sie Datenspeicher und Datenressourcen innerhalb des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs erstellen. Mit Datenspeichern und Datenressourcen können Sie die Verbindungsinformationen sicher in Ihren Daten speichern.
In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie URIs, Datenspeicher und Datenressourcen in Azure Machine Learning erstellen und verwenden.