Getting Started with Azure Machine Learning Workspace and Assets (bằng tiếng Anh).

Thiết lập một môi trường mạnh mẽ là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào. Azure Machine Learning cung cấp một không gian làm việc tập trung để quản lý dữ liệu, tài nguyên tính toán và thí nghiệm của bạn, nhưng điều hướng tài sản cốt lõi của nó có thể cảm thấy áp đảo lúc đầu. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua cấu trúc nền tảng của Azure Machine Learning. Bạn sẽ hiểu cách tổ chức công việc của mình, bảo mật dữ liệu của bạn, và chuẩn bị sức mạnh tính toán cho việc đào tạo và triển khai mô hình, chuẩn bị cho bạn hợp tác hiệu quả trên các dự án AI dựa trên đám mây. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của một không gian làm việc Azure Machine Learning và các thành phần cơ bản của nó - Cấu hình và quản lý các tài nguyên máy tính đám mây, bao gồm các trường hợp và cụm máy tính - Đăng ký và theo dõi tài sản dữ liệu, kho dữ kiện, và môi trường cho các thí nghiệm tái tạo - Theo dõi các mô hình metric và tham số sử dụng các mẫu theo dõi MLflow tích hợp hiện đại - Tổ chức các tài sản đường ống để tự động hóa các luồng công việc học máy từ đầu đến cuối - Thiết lập các mô hình huấn luyện cho các điểm cuối đám mây cho suy luận thời gian thực Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá thuật ngữ học máy đám mây cơ bản và cài đặt không gian làm việc trước khi chuyển sang hướng dẫn viết từng bước về cấu hình dữ liệu, tính toán và tài sản mô hình. Vật liệu chảy logic từ việc cung cấp tài nguyên ban đầu đến quản lý các thí nghiệm học máy hoạt động. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, kỹ sư đám mây và nhà phát triển mới đến Azure Machine Learning. Không cần kinh nghiệm trước đó, mặc dù một hiểu biết cơ bản về các khái niệm học máy sẽ hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ các khối xây dựng cơ bản của học máy dựa trên đám mây.