Взаимодействие с инструментами разработчика рабочей области Azure Machine Learning

Чтобы создавать надежные модели машинного обучения, вам нужен надежный способ управления облачными ресурсами. Понимание того, как подключаться к рабочему пространству Azure Machine Learning и управлять им, является основой любого успешного проекта ИИ на основе облака. Этот курс поможет вам освоить основные инструменты, необходимые для эффективного взаимодействия с рабочим пространством, и перейти от ручной настройки к автоматизированным облачным рабочим процессам. После прохождения этого курса вы узнаете, как перемещаться и взаимодействовать с рабочим пространством с помощью трех основных инструментов разработчика. Вы узнаете, как выбрать подходящий инструмент для каждой задачи, предпочитаете ли вы визуальный веб-интерфейс, программное управление с помощью Python или быстрое создание скриптов через командную строку. Что вы узнаете: - Узнайте основополагающую структуру и ключевые компоненты рабочего пространства Azure Machine Learning. - Навигация и использование визуального интерфейса облачной студии для быстрого управления ресурсами. - Настройте и напишите чистый код Python с использованием современного Python SDK для программного управления активами. - Применять команды командной строки с помощью CLI для автоматизации задач рабочего пространства и развертывания. - Понимание того, как управлять средами и безопасными подключениями к вашему облачному рабочему пространству безопасно. Начиная с основных определений и основных концепций рабочего пространства, этот текстовый курс поможет вам пройти пошаговые письменные объяснения и практические фрагменты кода. Вы пройдете путь от базовых визуальных задач в студии до написания надежных скриптов и команд автоматизации. Этот курс предназначен для начинающих в облачном машинном обучении, и предыдущий опыт работы с Azure не требуется, хотя полезно базовое понимание Python. Прочитайте это текстовое руководство, чтобы получить полный контроль над рабочим пространством машинного обучения.