Gestion des espaces de travail Azure Machine Learning : Configuration et mise en place

Démarrer avec le machine learning basé sur le cloud nécessite une base solide en configuration d'environnement et en gestion des ressources. Ce cours vous guide dans la configuration de votre premier espace de travail Azure Machine Learning, en vous assurant d'avoir la bonne structure en place pour des projets d'IA réussis. Vous passerez des clics manuels dans le portail à la gestion programmatique de l'espace de travail. En lisant nos explications détaillées et en étudiant des scripts de configuration du monde réel, vous acquerrez la confiance nécessaire pour provisionner, sécuriser et organiser efficacement les actifs de machine learning. Ce que vous apprendrez : Comprendre la terminologie de base du machine learning cloud, l'architecture de l'espace de travail et les types d'actifs ; Configurer un espace de travail Azure Machine Learning à l'aide du CLI et du SDK Python v2 ; Gérer les ressources de l'espace de travail, y compris les instances de calcul, les datastores et les environnements ; Implémenter des paramètres de sécurité de base et des contrôles d'accès pour les équipes collaboratives ; Organiser les actifs de machine learning tels que les jeux de données et les modèles pour un suivi transparent. Le cours commence par des définitions fondamentales des ressources ML cloud, progressant étape par étape à travers les commandes de configuration, la syntaxe du SDK et les stratégies de gestion pratiques. Vous lirez des extraits de code complets et appliquerez vos connaissances à travers des exercices conceptuels écrits. Conçu pour les ingénieurs cloud débutants, les scientifiques des données et les développeurs nouveaux sur Azure qui souhaitent une introduction structurée à l'infrastructure ML, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en administration cloud. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire une base fiable et sécurisée pour vos flux de travail de machine learning cloud.