Introdução

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As organizações geralmente têm requisitos diferentes para seu processo de operações de aprendizado de máquina. Uma abordagem comum é usar um programa de linha de comando para gerenciar recursos do Azure. A CLI do Azure (v2) permite gerenciar o espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus ativos. Facilitando a reprodução de um ambiente e automatizando processos.

Suponha que você trabalhe como engenheiro de aprendizado de máquina em uma empresa que vende bicicletas. Um dos cientistas de dados da sua empresa criou um novo modelo de aprendizagem automática para prever a rotatividade de clientes. A equipe de marketing quer usar o modelo para saber quando enviar e-mails aos clientes com promoções especiais. Ao oferecer a um subconjunto de clientes esses descontos, sua empresa espera reter esses clientes que, de outra forma, poderiam comprar uma bicicleta do concorrente.

O cientista de dados que criou o modelo, treinou o modelo localmente em seu próprio computador. Treinar um modelo de aprendizado de máquina em um computador local é uma abordagem típica.

Idealmente, no entanto, o modelo deve ser treinado no espaço de trabalho do Azure Machine Learning e o processo completo deve ser rastreado e reproduzível. Quando o modelo é treinado com o Azure Machine Learning, também será mais fácil para a equipe de ciência de dados colaborar.

Para criar um espaço de trabalho do Azure Machine Learning, você pode usar o portal do Azure, a CLI do Azure ou os modelos do Azure Resource Manager. Para garantir que todo o seu trabalho seja reproduzível e esteja pronto para automação para projetos futuros, você usará a CLI do Azure.

Este módulo mostra como configurar a CLI do Azure (v2) para o Azure Machine Learning. Em seguida, você pode criar um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e quaisquer ativos dentro do espaço de trabalho necessários para treinar modelos de aprendizado de máquina.

Objetivos de aprendizagem

Neste módulo, irá saber como:

  • Instale a CLI do Azure e a extensão do Azure Machine Learning.
  • Crie um espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
  • Gerencie ativos no espaço de trabalho do Azure Machine Learning com a CLI do Azure.