Zarządzanie usługą Azure Machine Learning Workspaces: instalacja i konfiguracja

Rozpoczęcie pracy z uczeniem maszynowym w chmurze wymaga solidnych podstaw w zakresie konfiguracji środowiska i zarządzania zasobami. Ten kurs przeprowadzi Cię przez proces konfigurowania pierwszego obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning, zapewniając odpowiednią strukturę dla udanych projektów AI. Przejdziesz od ręcznego klikania portalu do programowego zarządzania obszarem roboczym. Czytając nasze szczegółowe wyjaśnienia i studiując rzeczywiste skrypty konfiguracyjne, zyskasz pewność, że możesz skutecznie udostępniać, zabezpieczać i organizować zasoby uczenia maszynowego. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowej terminologii uczenia maszynowego w chmurze, architektury obszarów roboczych i typów zasobów; Konfigurowanie obszaru roboczego Azure Machine Learning za pomocą interfejsu wiersza poleceń i zestawu Python SDK v2; Zarządzanie zasobami obszary roboczego, w tym instancjami obliczeniowymi, magazynami danych i środowiskami; Wdrożenie podstawowych ustawień zabezpieczeń i kontroli dostępu dla Organizuj zasoby uczenia maszynowego, takie jak zbiory danych i modele, w celu płynnego śledzenia. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji zasobów ML w chmurze, postępując krok po kroku przez polecenia konfiguracyjne, składnię SDK i praktyczne strategie zarządzania. Będziesz czytać przez obszerne fragmenty kodu i zastosować swoją wiedzę poprzez pisemne ćwiczenia koncepcyjne. Ten kurs, przeznaczony dla początkujących inżynierów chmury, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy nie znają platformy Azure i chcą uporządkowanego wprowadzenia do infrastruktury ML, nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w zakresie administrowania chmurą. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować niezawodne i bezpieczne podstawy dla swoich procesów uczenia maszynowego w chmurze.