Zarządzanie danymi w usłudze Azure Machine Learning

Aby tworzyć skuteczne modele uczenia maszynowego, dane muszą być dostępne, uporządkowane i bezpieczne. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe kroki łączenia źródeł danych i zarządzania nimi w środowisku usługi Azure Machine Learning. Przejdziesz od ręcznej obsługi plików danych surowych do tworzenia solidnych, zautomatyzowanych przepływów danych. Pod koniec tego kursu będziesz pewnie konfigurować bezpieczne połączenia z różnymi systemami pamięci masowej w chmurze i przygotowywać zestawy danych do szkolenia modelu. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawowymi koncepcjami przechowywania w chmurze i architekturą Azure Machine Learning. - Skonfiguruj bezpieczne magazyny danych, aby połączyć obszar roboczy z zasobami pamięci masowej w chmurze. - Twórz i wersjonuj zasoby danych, aby zapewnić odtwarzalność w eksperymentach z uczeniem maszynowym. - Zastosuj nowoczesne najlepsze praktyki bezpieczeństwa, w tym zarządzane tożsamości i dostęp bez poświadczeń. - Ćwicz rejestrację i pobieranie zbiorów danych za pomocą fragmentów kodu Pythona. - Zoptymalizuj wydajność ładowania danych dla zadań szkoleniowych na dużą skalę. Zaczniesz od opanowania podstawowej terminologii i podstawowych pojęć chmurowych, zanim przejdziesz do praktycznej konfiguracji. Dzięki jasnym, pisemnym wyjaśnieniom i uporządkowanym przewodnikom po kodzie nauczysz się krok po kroku rejestrować magazyny danych i zarządzać zasobami danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, inżynierów chmury i programistów, którzy są nowicjuszami w Azure Machine Learning. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie administracji chmurą, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij tworzyć bezpieczne i powtarzalne przepływy danych dla swoich projektów uczenia maszynowego już dziś.