Eksplorowanie i konfigurowanie obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning

  • Ścieżka szkoleniowa
  • 5 Moduły

W skrócie

W ramach tej ścieżki szkoleniowej zapoznasz się z obszarem roboczym usługi Azure Machine Learning i skonfigurujesz go. Dowiedz się, jak utworzyć obszar roboczy i co możesz z nim zrobić. Zapoznaj się z różnymi narzędziami deweloperów, których można użyć do interakcji z obszarem roboczym. Skonfiguruj obszar roboczy dla obciążeń uczenia maszynowego, tworząc zasoby danych i zasoby obliczeniowe.

Wymagania wstępne

Żaden

Moduły w ramach tej ścieżki szkoleniowej

Eksplorowanie zasobów i elementów obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning

Jako analityk danych możesz użyć usługi Azure Machine Learning do trenowania modeli uczenia maszynowego i zarządzania nimi. Dowiedz się, czym jest usługa Azure Machine Learning, i zapoznaj się ze wszystkimi zasobami i korzyściami.

Eksplorowanie narzędzi deweloperskich na potrzeby interakcji z obszarem roboczym

Dowiedz się, jak korzystać z obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning. Możesz użyć usługi Azure Machine Learning Studio, zestawu SDK języka Python (wersja 2) lub interfejsu wiersza polecenia platformy Azure (wersja 2).

Udostępnianie danych w usłudze Azure Machine Learning

Dowiedz się, jak nawiązać połączenie z danymi z obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning. Przedstawiono repozytoria danych i zasoby danych.

Praca z celami obliczeniowymi w usłudze Azure Machine Learning

Dowiedz się, jak pracować z celami obliczeniowymi w usłudze Azure Machine Learning. Cele obliczeniowe umożliwiają uruchamianie obciążeń uczenia maszynowego. Dowiedz się, kiedy i jak można używać instancji obliczeniowej lub klastra obliczeniowego.

Praca ze środowiskami w usłudze Azure Machine Learning

Dowiedz się, jak używać środowisk w usłudze Azure Machine Learning do uruchamiania skryptów na dowolnym obiekcie docelowym obliczeniowym.

Początek