Verwalten von Azure Machine Learning-Arbeitsbereichen: Einrichten und Konfigurieren

Der Einstieg in Cloud-basiertes Machine Learning erfordert eine solide Grundlage in der Umgebungseinrichtung und im Ressourcenmanagement. Dieser Kurs führt Sie durch die Konfiguration Ihres ersten Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs und stellt sicher, dass Sie die richtige Struktur für erfolgreiche KI-Projekte haben. Sie werden von manuellen Portalklicks zu einem programmatischen Workspace-Management übergehen. Durch das Lesen unserer detaillierten Erläuterungen und das Studium von Konfigurationsskripten aus der Praxis gewinnen Sie das Vertrauen, Machine Learning-Assets effizient bereitzustellen, zu sichern und zu organisieren. Was Sie lernen: Verstehen Sie die Kernterminologie, die Arbeitsbereichsarchitektur und die Assettypen von Cloud Machine Learning; Konfigurieren Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mithilfe der Befehlszeilenschnittstelle und des Python SDK v2; Verwalten Sie Arbeitsbereicheinstellungen und Zugriffssteuerungen für Azure-Workspaces. Organisieren Sie Machine-Learning-Assets wie Datensätze und Modelle für eine nahtlose Nachverfolgung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Cloud ML-Ressourcen und führt Schritt für Schritt durch Konfigurationsbefehle, SDK-Syntax und praktische Managementstrategien. Sie lesen sich umfangreiche Code-Snippets durch und wenden Ihr Wissen in schriftlichen Konzeptübungen an. Dieser Kurs wurde für Cloud-Ingenieure, Data Scientists und Entwickler entwickelt, die Azure noch nicht kennen und eine strukturierte Einführung in die ML-Infrastruktur wünschen. Lesen Sie noch heute weiter, um eine zuverlässige und sichere Grundlage für Ihre Cloud-Workflows für maschinelles Lernen zu schaffen.