Introduzione
Azure Machine Learning offre agli scienziati dei dati diverse risorse e asset per creare e gestire modelli di apprendimento automatico.
È possibile creare e gestire risorse e asset usando vari strumenti che interagiscono con l'area di lavoro di Azure Machine Learning.
Anche se è possibile usare qualsiasi strumento per eseguire le stesse attività, ogni strumento offre vantaggi e svantaggi per carichi di lavoro specifici. È possibile scegliere lo strumento o l'approccio per sviluppatori più adatto alle proprie esigenze.
Importante
È stata introdotta la versione 2 (v2) di Azure Machine Learning per aggiungere una coerenza di funzionalità e terminologia tra le interfacce. È consigliabile usare la versione 2 se si avvia un nuovo progetto di apprendimento automatico. Pertanto, questo modulo riguarda solo la versione 2. Vedere altre informazioni sulla scelta tra v1 e v2.
Obiettivi di apprendimento
In questo modulo si apprenderà come e quando usare:
- Studio di Azure Machine Learning.
- Python Software Development Kit (SDK).
- Interfaccia della riga di comando (CLI) di Azure.