Gerenciando os Espaços de Trabalho do Azure Machine Learning: Instalação e Configuração

Começar com o machine learning baseado em nuvem requer uma base sólida na configuração do ambiente e no gerenciamento de recursos. Este curso orienta você na configuração do seu primeiro espaço de trabalho do Azure Machine Learning, garantindo que você tenha a estrutura certa para projetos de IA bem-sucedidos. Você fará a transição de cliques manuais no portal para o gerenciamento programático do espaço de trabalho. Ao ler nossas explicações detalhadas e estudar scripts de configuração do mundo real, você ganhará a confiança para provisionar, proteger e organizar ativos de machine learning de forma eficiente. O que você aprenderá: Entenda a terminologia de machine learning em nuvem, a arquitetura de espaço de trabalho e os tipos de ativos; Configure um espaço de trabajo do Azure Machine Learning usando a CLI e o Python SDK v2; Gerencie recursos de espaços de trabalho, incluindo instâncias de computação, datastores e ambientes; Implemente configurações de segurança básicas e controles de acesso para Organize ativos de machine learning, como conjuntos de dados e modelos, para um acompanhamento contínuo. O curso começa com definições fundamentais de recursos de ML na nuvem, progredindo passo a passo através de comandos de configuração, sintaxe do SDK e estratégias práticas de gerenciamento. Você lerá trechos de código abrangentes e aplicará seus conhecimentos através de exercícios conceituais escritos. Projetado para engenheiros de nuvem iniciantes, cientistas de dados e desenvolvedores novos no Azure que desejam uma introdução estruturada à infraestrutura de ML, este curso não requer experiência prévia em administração de nuvens. Comece a ler hoje mesmo para criar uma base confiável e segura para seus fluxos de trabalho de machine learning na nuvem.