Introdução
Neste módulo, você aprenderá a criar e implantar recursos de workspace para começar a usar o Azure Machine Learning. Esses recursos incluem uma Conta de Armazenamento do Microsoft Azure para armazenar e recuperar dados de imagem. Uma instância do Estúdio do Azure Machine Learning com uma instância de computação associada para treinamento de imagem e validação de imagem. E para fazer referência aos dados de imagem, um Armazenamento de Dados do Estúdio do Azure Machine Learning.
Pré-requisitos
Cenário: implantar recursos para desenvolver um modelo de detecção de objetos personalizado usando NVIDIA e Azure Machine Learning
Você é um Cientista de Dados que recebeu a tarefa de aprimorar a automação em uma fábrica. Você começou a investigar uma oportunidade de aumentar a eficiência operacional e reduzir o tempo de inatividade empregando um modelo de detecção de objetos personalizado que pode identificar itens na linha de produção. Essa investigação envolve a aplicação de conceitos relacionados à pesquisa visual computacional em uma configuração de produção que devem ser empregados na borda em um ambiente de rede segura. O Estúdio do Azure Machine Learning foi identificado como a ferramenta de escolha para essa tarefa devido à capacidade de fornecer um ambiente de desenvolvimento integrado baseado em GUI na nuvem do Microsoft Azure para construir e operacionalizar fluxos de trabalho de Machine Learning. O emparelhamento dessa oferta com instâncias aceleradas de computação em nuvem equipadas com aceleração de hardware de GPU NVIDIA permite o desenvolvimento com eficiência de modelos otimizados para uso em produção. Você começa implantando os recursos necessários para dar suporte ao desenvolvimento de um modelo de detecção de objetos personalizado que atende ao caso de uso do seu setor.
O que você vai aprender?
Depois de concluir este módulo, você será capaz de:
- Crie uma conta de Armazenamento do Microsoft Azure para armazenar e carregar dados de imagem.
- Crie os seguintes recursos de espaço de trabalho para começar com o Azure Machine Learning:
- Um espaço de trabalho do Estúdio do Azure Machine Learning.
- Uma instância de computação do Estúdio do Azure Machine Learning para uso no treinamento e validação de modelos.
- Um Armazenamento de Dados do Estúdio do Azure Machine Learning.
Qual é a meta principal?
Este módulo mostra como começar a desenvolver fluxos de trabalho de machine learning. Você começa criando recursos no Microsoft Azure para armazenar, carregar e treinar dados de imagem que permitem criar um modelo de detecção de objetos personalizado para uso em produção.