Configurazione e Impostazione dell'Area di Lavoro di Azure Machine Learning

L'impostazione di un ambiente robusto è il primo e più critico passo in qualsiasi percorso di machine learning. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di creazione e gestione della tua area di lavoro Azure Machine Learning. Transiterai dalla comprensione dei concetti fondamentali dell'IA cloud alla configurazione sicura della tua area di lavoro, alla gestione delle risorse di calcolo e alla protezione dei tuoi dati. Alla fine di questo corso, avrai un ambiente completamente operativo pronto per lo sviluppo di modelli e flussi di lavoro MLOps di base. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning cloud e la terminologia dell'area di lavoro. - Eseguire il provisioning e configurare un'area di lavoro Azure Machine Learning da zero. - Creare e gestire istanze di calcolo e cluster di calcolo per l'addestramento e il deployment. - Connettere e proteggere asset di dati utilizzando datastore e dataset. - Applicare moderne pratiche di sicurezza dell'area di lavoro, inclusi controllo degli accessi di base e gestione dei ruoli. - Organizzare asset e tracciare esperimenti utilizzando l'interfaccia di Azure Machine Learning studio. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le definizioni strutturali prima di passare passo dopo passo attraverso la creazione dell'area di lavoro, il provisioning del calcolo e la connessione dei dati. Leggerai spiegazioni chiare e seguirai passaggi di configurazione basati su testo per costruire la tua impostazione. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, ingegneri IA e amministratori cloud che sono nuovi ad Azure Machine Learning, senza richiedere alcuna esperienza pregressa di infrastruttura cloud. Inizia a leggere oggi stesso per costruire una base sicura e organizzata per i tuoi progetti di machine learning.