简介

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作为数据科学家，你希望专注于训练机器学习模型。 理想情况下，你需要使用一个服务来访问训练和部署模型所需的所有必要基础结构。 你还希望该服务能够跟踪你执行的任何工作，使模型可重现且可靠。

Azure 机器学习为数据科学家提供了一个平台，用于在 Microsoft Azure 平台上训练、部署和管理其机器学习模型。 Azure 机器学习提供了一套全面的资源和资产来训练和部署有效的机器学习模型。

若要使用这些资源和资产，请在 Azure 订阅中创建 Azure 机器学习工作区资源。 在 Azure 机器学习工作区中，可以管理与机器学习工作负载相关的数据、计算资源、模型、终结点和其他项目。

重要

Azure 机器学习引入了版本 2 (v2)，以跨接口引入功能和术语的一致性。 如果正在开始一个新的机器学习项目，则应该使用 v2。 因此，此模块仅介绍 v2。 详细了解如何在 v1 和 v2 之间做出决定。

学习目标

在本模块中，你将了解如何：

  • 创建 Azure 机器学习工作区。
  • 识别资源和资产。
  • 在工作区中训练模型。