Interagindo com o Espaço de Trabalho do Azure Machine Learning

Para criar modelos robustos de machine learning, você precisa de uma maneira confiável de gerenciar seus recursos de nuvem. Entender como se conectar e controlar seu espaço de trabalho do Azure Machine Learning é a base de qualquer projeto de IA bem-sucedido baseado na nuvem. Este curso escrito orienta você através das ferramentas essenciais necessárias para interagir com seu espaço de trabalho de forma eficiente, ajudando você a fazer a transição de configurações manuais para fluxos de trabalho automatizados na nuvem. Ao concluir este curso, você saberá como navegar e interagir com seu espaço de trabalho usando três ferramentas principais de desenvolvedor. Você entenderá como escolher a ferramenta certa para cada tarefa, se você preferir uma interface web visual, controle programático com Python ou scripts rápidos via linha de comando. O que você vai aprender: - Aprenda a estrutura fundamental e os principais componentes de um espaço de trabalho do Azure Machine Learning. - Navegue e utilize a interface visual do estúdio baseado em nuvem para gerenciamento rápido de recursos. - Configure e escreva código Python limpo usando o moderno Python SDK para gerenciar ativos programaticamente. - Aplique comandos de linha de comando usando a CLI para automatizar tarefas e implantações de espaço de trabalho. - Entenda como gerenciar ambientes e proteger conexões com seu espaço de trabalho em nuvem com segurança. Começando com definições-chave e conceitos básicos de espaço de trabalho, este curso somente de texto orienta você passo a passo através de explicações escritas e trechos de código práticos. Você progredirá de tarefas visuais básicas no estúdio para escrever scripts robustos e comandos de automação. Este curso foi projetado para iniciantes em machine learning em nuvem, e nenhuma experiência prévia com o Azure é necessária, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Leia este guia baseado em texto para obter controle confiável sobre seu espaço de trabalho de machine learning hoje mesmo.