Exploración del estudio
La forma más sencilla e intuitiva de interactuar con el área de trabajo de Azure Machine Learning es mediante el uso de Studio.
Azure Machine Learning Studio es un portal web, que proporciona información general de todos los recursos y recursos disponibles en el área de trabajo.
Acceso al estudio
Después de crear un área de trabajo de Azure Machine Learning, hay dos maneras comunes de acceder a Azure Machine Learning Studio:
- Inicie el estudio desde la página de información general del recurso del área de trabajo de Azure Machine Learning en el portal de Azure.
- Vaya directamente al Studio iniciando sesión en https://ml.azure.com con las credenciales asociadas a tu Suscripción de Azure.
Cuando haya abierto el área de trabajo en Azure Machine Learning Studio, aparecerá un menú en la barra lateral.
El menú muestra lo que puedes hacer en el estudio:
- Author: Crear nuevos trabajos para entrenar y realizar un seguimiento de un modelo de aprendizaje automático.
- Assets: Cree y revise los recursos que se usan al entrenar modelos.
- Administrar: Cree y administre los recursos necesarios para entrenar modelos.
Aunque puede usar cada herramienta en cualquier momento, el estudio es ideal para la experimentación rápida o cuando quiera explorar sus trabajos anteriores.
Por ejemplo, use el estudio si desea comprobar que la canalización se ejecutó correctamente. O bien, cuando se ha producido un error en un trabajo de canalización, puede usar Studio para ir a los registros y revisar los mensajes de error.
Para un trabajo más repetitivo o tareas que le gustaría automatizar, la CLI de Azure o el SDK de Python son más adecuadas, ya que estas herramientas le permiten definir el trabajo en el código.