Управление рабочими пространствами Azure Machine Learning: установка и настройка

Начало работы с облачным машинным обучением требует прочной основы в настройке среды и управлении ресурсами. Этот курс направляет вас через настраивать ваше первое лазурное рабочее пространство машинного обучения, обеспечивая что вы имеете правую структуру в месте для успешных проектов ИИ. Вы перейдете от ручного управления порталом к программному управлению рабочим пространством. Прочитав наши подробные объяснения и изучив реальные сценарии конфигурации, вы сможете эффективно обеспечивать, защищать и организовывать ресурсы машинного обучения. Что вы узнаете: Понимание основной терминологии машинного обучения облака, архитектуры рабочего пространства и типов активов; Настройка рабочего места Azure Machine Learning с использованием CLI и Python SDK v2; Управление ресурсами рабочего помещения, включая вычислительные экземпляры, хранилища данных и среды; Реализация основных параметров безопасности и контроля доступа для Организуйте ресурсы машинного обучения, такие как наборы данных и модели, для бесперебойного отслеживания. Курс начинается с основных определений ресурсов облачного ML, затем постепенно проходят команды конфигурации, синтаксис SDK и практические стратегии управления. Вы будете читать всеобъемлющие фрагменты кода и применять свои знания через письменные концептуальные упражнения. Разработанный для начинающих инженеров облака, ученых данных и разработчиков, не знакомых с Azure, которым нужно структурированное введение в инфраструктуру ML, этот курс не требует предыдущего опыта администрирования облака. Начните читать уже сегодня, чтобы создать надежную и безопасную основу для своих рабочих процессов облачного машинного обучения.