Gestione dei Workspace di Azure Machine Learning: Configurazione e Setup

Iniziare con il machine learning basato su cloud richiede una solida base nella configurazione dell'ambiente e nella gestione delle risorse. Questo corso ti guida attraverso la configurazione del tuo primo workspace di Azure Machine Learning, assicurandoti di avere la giusta struttura per progetti AI di successo. Passerai dai clic manuali sul portale alla gestione programmatica del workspace. Leggendo le nostre spiegazioni dettagliate e studiando script di configurazione reali, acquisirai la fiducia necessaria per effettuare il provisioning, proteggere e organizzare in modo efficiente gli asset di machine learning. Cosa imparerai: Comprendere la terminologia fondamentale del machine learning cloud, l'architettura del workspace e i tipi di asset; Configurare un workspace di Azure Machine Learning utilizzando sia la CLI che il Python SDK v2; Gestire le risorse del workspace, inclusi istanze di calcolo, datastore e ambienti; Implementare impostazioni di sicurezza di base e controlli di accesso per team collaborativi; Organizzare gli asset di machine learning come set di dati e modelli per un tracciamento senza interruzioni. Il corso inizia con definizioni fondamentali delle risorse ML cloud, progredendo passo dopo passo attraverso comandi di configurazione, sintassi SDK e strategie di gestione pratiche. Leggerai frammenti di codice completi e applicherai le tue conoscenze attraverso esercizi concettuali scritti. Progettato per ingegneri cloud principianti, data scientist e sviluppatori nuovi ad Azure che desiderano un'introduzione strutturata all'infrastruttura ML, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente nell'amministrazione cloud. Inizia a leggere oggi per costruire una base affidabile e sicura per i tuoi flussi di lavoro di machine learning cloud.