Azure机器学习入门指南

目录

🔍 简介

• 介绍Azure机器学习
• 关于作者

🛠️ 准备工作

• 创建Azure ML工作区
• 准备必要的服务和资源

💻 计算资源

• 计算实例和计算集群的区别
• 如何管理计算资源

📊 数据管理

• 数据存储和数据集
• 如何添加新的数据资产

🚀 实验与作业

• 实验和作业的概念
• 训练和注册模型

🔗 端点和环境

• 实时推断端点
• 自定义环境与预设环境

🎬 下一步

• 自动化机器学习功能
• 视频链接和备注

简介

欢迎来到关于Azure机器学习的文章！在本系列中，我们将深入探讨Azure机器学习的各个方面，从基础知识到高级技术。本篇文章将为您提供全面的概述，并带您逐步了解如何开始使用Azure机器学习。

关于作者

作者是一位对数据平台领域热情洋溢的专业人士，致力于为您带来最全面、最实用的Azure机器学习教程。

准备工作

创建Azure ML工作区

首先，我们将了解如何在Azure上创建机器学习工作区。这是我们进行机器学习实验和操作的核心环境。

准备必要的服务和资源

在开始之前，我们需要准备一些基本的服务和资源，包括存储账户、容器注册表、密钥保管库等。这些资源将帮助我们顺利进行后续的操作。

计算资源

计算实例和计算集群的区别

我们将解释计算实例和计算集群之间的区别，以及它们在Azure机器学习中的作用和用途。

如何管理计算资源

学习如何管理计算资源，包括启动、停止以及配置计算资源，以满足不同的需求和预算。

数据管理

数据存储和数据集

探讨数据存储和数据集的概念，以及如何在Azure ML中管理和使用它们。

如何添加新的数据资产

了解如何添加新的数据资产，包括创建数据存储和上传数据集，以便进行后续的实验和训练。

实验与作业

实验和作业的概念

介绍实验和作业的概念，以及它们在机器学习中的作用和意义。

训练和注册模型

学习如何在Azure ML中训练模型，并将其注册为可重用的资产，以供后续使用。

端点和环境

实时推断端点

了解实时推断端点的概念和用法，以及如何在Azure ML中创建和管理它们。

自定义环境与预设环境

探讨如何创建自定义环境，并介绍Azure ML提供的预设环境，以满足不同的开发和部署需求。

下一步

自动化机器学习功能

下一步，我们将深入了解Azure ML的自动化机器学习功能，帮助您更快地构建和优化模型。

视频链接和备注

在文章结尾处，您将找到与本系列相关的视频链接和其他相关信息。继续关注我们的系列，以获取更多精彩内容！

FAQ

Q: Azure ML适合哪些人群？ A: Azure ML适用于任何对机器学习感兴趣的人，无论是初学者还是专业人士。它提供了丰富的功能和灵活的工具，满足各种需求和技能水平。

Q: 我需要多少经验才能使用Azure ML？ A: Azure ML的使用门槛相对较低，即使是初学者也可以通过简单的操作开始使用。但随着经验的增长，您可以深入探索更多高级功能和技术。

Q: Azure ML的成本如何？ A: Azure ML的成本取决于您使用的资源和服务。虽然有些功能是免费的，但对于一些高级功能和大规模的操作可能需要支付额外费用。建议根据实际需求和预算做出选择。

Q: 我可以在Azure ML中进行哪些类型的实验？ A: Azure ML支持各种类型的实验，包括分类、回归、聚类等。您可以根据具体的问题和数据选择适合的实验类型，并通过试验不同的算法和参数进行优化。

Q: 如何保护我的数据和模型安全？ A: Azure ML提供了多种安全功能和控制措施，包括身份验证、访问控制、加密等。您可以根据实际需求和安全标准设置相应的安全策略，保护您的数据和模型不受未授权访问。

资源

• Azure Machine Learning
• Azure Portal
• Azure ML Studio
• Azure Documentation