Pagsisimula sa Azure Machine Learning Workspace at mga Asset

Ang pag-set up ng isang matatag na environment ang una at pinakamahalagang hakbang sa anumang proyekto ng data science. Ang Azure Machine Learning ay nagbibigay ng isang sentralisadong workspace upang pamahalaan ang iyong data, compute resources, at mga eksperimento, ngunit ang pag-navigate sa mga pangunahing asset nito ay maaaring maging nakakalito sa simula. Ang kursong ito na nakabase sa teksto ay gagabay sa iyo sa pundasyong istruktura ng Azure Machine Learning. Mauunawaan mo kung paano ayusin ang iyong trabaho, protektahan ang iyong data, at maghanda ng compute power para sa pagsasanay at pag-deploy ng mga model, na maghahanda sa iyo upang makipagtulungan nang epektibo sa mga proyektong AI na nakabase sa cloud. Ano ang iyong matututuhan: - Maunawaan ang pangunahing arkitektura ng isang Azure Machine Learning workspace at ang mga basic na bahagi nito - Mag-configure at mamahala ng mga cloud compute resource, kabilang ang mga compute instance at cluster - Mag-register at mag-track ng mga data asset, datastore, at environment para sa mga reproducible na eksperimento - Mag-track ng mga model metric at parameter gamit ang mga modernong integrated MLflow tracking pattern - Ayusin ang mga pipeline asset upang i-automate ang end-to-end na machine learning workflow - Mag-deploy ng mga trained model sa mga cloud endpoint para sa real-time inference Magsisimula ka sa pamamagitan ng pag-explore sa mga basic na terminolohiya ng cloud machine learning at workspace setup bago lumipat sa mga step-by-step na gabay sa pag-configure ng data, compute, at mga model asset. Ang materyal ay dumadaloy nang lohikal mula sa paunang pag-provision ng resource hanggang sa pamamahala ng mga aktibong machine learning experiment. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga aspiring data scientist, cloud engineer, at developer na bago sa Azure Machine Learning. Walang kinakailangang karanasan sa cloud, bagaman makakatulong ang pagkakaroon ng basic na pag-unawa sa mga konsepto ng machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon upang masterin ang mga mahahalagang building block ng cloud-based machine learning.