Explorar e configurar o workspace do Azure Machine Learning

  • Roteiro de aprendizagem
  • 5 Módulos

Visão rápida

Ao longo deste roteiro de aprendizagem, você explora e configura o workspace do Azure Machine Learning. Saiba como você pode criar um workspace e o que pode fazer com ele. Explore as várias ferramentas de desenvolvedor que você pode usar para interagir com o workspace. Configure o workspace para cargas de trabalho de machine learning criando ativos de dados e recursos de computação.

Pré-requisitos

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Módulos neste roteiro de aprendizagem

Explorar recursos e ativos do workspace do Azure Machine Learning

Como cientista de dados, você pode usar o Azure Machine Learning para treinar e gerenciar seus modelos de machine learning. Saiba o que é o Azure Machine Learning e familiarize-se com todos os seus recursos e ativos.

Explorar ferramentas de desenvolvedor para interação com o ambiente de trabalho

Saiba como você pode interagir com o workspace do Azure Machine Learning. Você pode usar o estúdio do Azure Machine Learning, o SDK do Python (v2) ou a CLI do Azure (v2).

Disponibilizar dados no Azure Machine Learning

Saiba mais sobre como se conectar aos dados do workspace do Azure Machine Learning. Você é apresentado a armazenamentos de dados e ativos de dados.

Trabalhar com objetivos de computação no Azure Machine Learning

Saiba como trabalhar com destinos de computação no Azure Machine Learning. Os destinos de computação permitem que você execute suas cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Explore como e quando você pode usar uma instância de computação ou um cluster de computação.

Trabalhar com ambientes no Azure Machine Learning

Saiba como usar ambientes no Azure Machine Learning para executar scripts em qualquer destino de computação.

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