Explorer et configurer l’espace de travail Azure Machine Learning

  • Parcours d’apprentissage
  • 5 Modules

Aperçu

Tout au long de ce parcours d’apprentissage, vous explorez et configurez l’espace de travail Azure Machine Learning. Découvrez comment créer un espace de travail et ce que vous pouvez faire avec lui. Explorez les différents outils de développement que vous pouvez utiliser pour interagir avec l’espace de travail. Configurez l’espace de travail pour les charges de travail Machine Learning en créant des ressources de données et des ressources de calcul.

Prérequis

Aucun

Modules de ce parcours d’apprentissage

Explorer les ressources et les actifs de l’espace de travail Azure Machine Learning

En tant que scientifique des données, vous pouvez utiliser Azure Machine Learning pour entraîner et gérer vos modèles Machine Learning. Découvrez ce qu’est Azure Machine Learning et familiarisez-vous avec toutes ses ressources et actifs.

Explorer les outils de développement pour l’interaction de l’espace de travail

Découvrez comment interagir avec l’espace de travail Azure Machine Learning. Vous pouvez utiliser Azure Machine Learning Studio, le Kit de développement logiciel (SDK) Python (v2) ou Azure CLI (v2).

Rendre les données disponibles dans Azure Machine Learning

Découvrez comment se connecter aux données à partir de l’espace de travail Azure Machine Learning. On vous présente les stockages de données et les ressources de données.

Utiliser des cibles de calcul dans Azure Machine Learning

Découvrez comment utiliser des cibles de calcul dans Azure Machine Learning. Les cibles de calcul vous permettent d’exécuter vos charges de travail Machine Learning. Découvrez comment et quand vous pouvez utiliser une instance de calcul ou un cluster de calcul.

Utiliser des environnements dans Azure Machine Learning

Découvrez comment utiliser des environnements dans Azure Machine Learning pour exécuter des scripts sur n’importe quelle cible de calcul.

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