以下文章可帮助你开始使用 Azure 机器学习。 Azure 机器学习 v2 REST API、Azure CLI 扩展和 Python SDK 旨在简化整个机器学习生命周期并加速生产工作流。 本文中的链接面向 v2，如果你要启动新的机器学习项目，建议这样做。
入门指南
在 Azure 机器学习中，工作区是组织和管理创建的所有内容的主要资源，例如数据集、模型和试验。
部署模型
为低延迟、实时机器学习预测部署模型。
自动化机器学习
自动化 ML（AutoML）是指通过自动执行重复且耗时的任务来简化机器学习模型开发的过程。
数据存取
使用 Azure 机器学习，可以从本地计算机导入数据或连接到现有的云存储服务。
机器学习管道
使用机器学习管道生成连接 ML 过程不同阶段的工作流。