Introduzione
I data scientist possono eseguire il training di modelli di Machine Learning nel dispositivo locale. Per i progetti su larga scala, un singolo dispositivo locale può limitare il training efficiente dei modelli di Machine Learning. Quando si usa il cloud compute per i carichi di lavoro di Machine Learning, è possibile ridimensionare il lavoro quando necessario.
In Azure Machine Learning è possibile usare vari tipi di cloud computes gestiti. Usando una delle opzioni di calcolo nell'area di lavoro di Azure Machine Learning, è possibile risparmiare tempo per la gestione delle risorse di calcolo.
Sia che si lavori nei notebook durante la sperimentazione o che sia necessario eseguire script per la produzione, l'ambiente di calcolo di Azure Machine Learning consente di eseguire i carichi di lavoro su larga scala.