Introducción
Como científico de datos, quiere escribir código que funcione en cualquier entorno de desarrollo. Tanto si usa recursos de proceso en el entorno local como en la nube, el código debe ejecutarse correctamente para entrenar un modelo de Machine Learning, por ejemplo.
Para ejecutar código, debe asegurarse de tener instalados las bibliotecas, las dependencias y los paquetes necesarios en el recurso de proceso que va a usar para ejecutar el código. En Azure Machine Learning, los entornos enumeran y almacenan los paquetes necesarios que puede reutilizar en los destinos de proceso.
Nota
En este módulo, nos referimos a la interpretación de entornos de Azure Machine Learning. Tenga en cuenta que el término “entornos” también se usa para describir otros conceptos técnicos. Por ejemplo, en DevOps, los entornos hacen referencia a la colección de recursos utilizados para una fase específica de la implementación de una aplicación, como el entorno de desarrollo o de producción. Más información sobre la implementación continua para el aprendizaje automático.