Introducción
Como científico de datos, quiere escribir código que funcione en cualquier entorno de desarrollo. Tanto si usa proceso local como en la nube, el código debe ejecutarse correctamente para entrenar un modelo de aprendizaje automático, por ejemplo.
Para ejecutar código, debe asegurarse de que los paquetes, las bibliotecas y las dependencias necesarios se instalan en el proceso que se usa para ejecutar el código. En Azure Machine Learning, los entornos de listan y almacenan los paquetes necesarios que puede reutilizar en los destinos de cómputo.
Nota
En este módulo, nos referimos a la interpretación de entornos de Azure Machine Learning. Tenga en cuenta que el término entornos también se usa para describir otros conceptos técnicos. Por ejemplo, en DevOps, los entornos hacen referencia a la colección de recursos usados para una fase específica de la implementación de la aplicación, como el entorno de desarrollo o producción. Más información sobre la implementación continua para el aprendizaje automático.