Azure Machine Learning-werkruimten beheren: instellen en configureren

Aan de slag gaan met cloudgebaseerde machine learning vereist een solide basis in omgevingsinstellingen en resourcebeheer. In deze cursus wordt u begeleid bij het configureren van uw eerste Azure Machine Learning-werkruimte, zodat u de juiste structuur hebt voor succesvolle AI-projecten. U gaat over van handmatige portalklikken naar programmatisch werkruimtebeheer. Door onze gedetailleerde uitleg te lezen en configuratiescripts uit de praktijk te bestuderen, krijgt u het vertrouwen om machine learning-assets efficiënt te leveren, beveiligen en organiseren. Wat u leert: Begrijp de kernterminologie, werkruimtearchitectuur en assettypen van machine learning in de cloud; Configureer een Azure Machine Learning-werkruimten met behulp van zowel de CLI als Python SDK v2; Beheer werkruimsbronnen, waaronder rekeninstanties, datastores en omgevingen; Implementeer basisbeveiligingsinstellingen en toegangsbeheer voor Organiseer machine learning-assets zoals datasets en modellen voor een naadloze tracking. De cursus begint met fundamentele definities van cloud ML-bronnen en gaat stap voor stap verder met configuratieopdrachten, SDK-syntaxis en praktische beheerstrategieën. Je leest uitgebreide codefragmenten en past je kennis toe door middel van schriftelijke conceptuele oefeningen. Deze cursus is bedoeld voor beginnende cloudtechnici, datawetenschappers en ontwikkelaars die nog niet bekend zijn met Azure en een gestructureerde introductie willen krijgen in de ML-infrastructuur. Begin vandaag nog met lezen om een betrouwbare en veilige basis te leggen voor uw machine learning-workflows in de cloud.