Esplorare e configurare l'area di lavoro Azure Machine Learning
In questo percorso di apprendimento si esplora e configura l'area di lavoro di Azure Machine Learning. Si apprenderà come creare un'area di lavoro e per cosa è possibile utilizzarla. Esaminare 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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Codice obiettivo
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Moduli in questo percorso di apprendimento
I data scientist possono usare Azure Machine Learning per il training e la gestione dei modelli di Machine Learning. Questo modulo illustra Azure Machine Learning e consente di acquisire familiarità con tutte le risorse e gli asset.
Informazioni su come interagire con l'area di lavoro Azure Machine Learning. È possibile usare lo studio di Azure Machine Learning, Python SDK (v2) o l'interfaccia della riga di comando di Azure (v2).
Informazioni su come connettersi ai dati dall'area di lavoro di Azure Machine Learning. Vengono presentati gli archivi dati e gli asset di dati.
Informazioni su come usare le destinazioni di calcolo in Azure Machine Learning. Le destinazioni di calcolo consentono di eseguire i carichi di lavoro di Machine Learning. Verrà illustrato come e quando è possibile usare un'istanza di calcolo o un cluster di calcolo.
Informazioni su come usare gli ambienti in Azure Machine Learning per eseguire script in qualsiasi destinazione di calcolo.