Esplorare e configurare l'area di lavoro di Azure Machine Learning

  • Percorso di apprendimento
  • 5 Moduli

Riepilogo

In questo percorso di apprendimento si esplora e si configura l'area di lavoro di Azure Machine Learning. Scopri come creare un'area di lavoro e cosa puoi fare con essa. Esplorare i vari strumenti di sviluppo che è possibile usare per interagire con l'area di lavoro. Configurare l'area di lavoro per i carichi di lavoro di Machine Learning creando asset di dati e risorse di calcolo.

Prerequisiti

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Moduli in questo percorso di apprendimento

Esplorare le risorse e gli asset dell'area di lavoro di Azure Machine Learning

I data scientist possono usare Azure Machine Learning per eseguire il training e la gestione dei modelli di Machine Learning. Scoprire cosa è Azure Machine Learning e acquisisci familiarità con tutte le sue risorse e gli asset.

Esplorare gli strumenti di sviluppo per l'interazione con l'area di lavoro

Informazioni su come interagire con l'area di lavoro di Azure Machine Learning. È possibile usare Azure Machine Learning Studio, Python SDK (v2) o l'interfaccia della riga di comando di Azure (v2).

Rendere disponibili i dati in Azure Machine Learning

Informazioni su come connettersi ai dati dall'area di lavoro di Azure Machine Learning. Sei stato introdotto ai datastore e agli asset di dati.

Usare le destinazioni di calcolo in Azure Machine Learning

Scopri come lavorare con gli obiettivi di calcolo in Azure Machine Learning. Le destinazioni di calcolo consentono di eseguire i carichi di lavoro di Machine Learning. Scoprire come e quando è possibile usare un'istanza di calcolo o un cluster di calcolo.

Usare ambienti in Azure Machine Learning

Informazioni su come usare gli ambienti in Azure Machine Learning per eseguire script in qualsiasi destinazione di calcolo.

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