Exploración de Estudio

Completado

La manera más sencilla e intuitiva de interactuar con el área de trabajo de Azure Machine Learning es mediante Estudio.

Estudio de Azure Machine Learning es un portal web, que proporciona información general de todos los recursos y activos disponibles en el área de trabajo.

Acceso a Estudio

Una vez creada un área de trabajo de Azure Machine Learning, hay dos formas comunes de acceder a Estudio de Azure Machine Learning:

  • Inicie Estudio desde la página Información general del recurso del área de trabajo de Azure Machine Learning en Azure Portal.
  • Vaya directamente a Estudio iniciando sesión en https://ml.azure.com mediante las credenciales asociadas a la suscripción de Azure.

Cuando haya abierto el área de trabajo en Estudio de Azure Machine Learning, aparecerá un menú en la barra lateral.

Diagram of different hyperparameter values resulting in different models by performing hyperparameter tuning.

El menú muestra lo que puede hacer en Estudio:

  • Creador: cree nuevos trabajos para entrenar y realizar un seguimiento de un modelo de Machine Learning.
  • Recursos: cree y revise los recursos que usa al entrenar modelos.
  • Administración: cree y administre los recursos que necesita para entrenar modelos.

Aunque puede usar cada herramienta en cualquier momento, Studio es ideal para la experimentación rápida o cuando desea explorar los trabajos anteriores.

Por ejemplo, use Studio si desea comprobar que la canalización se haya ejecutado 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 aquellas tareas que le gustaría automatizar, es mejor usar el SDK de Python o la CLI de Azure, ya que estas herramientas le permiten definir su trabajo en el código.