Explorer le studio

Le moyen le plus simple et le plus intuitif d’interagir avec l’espace de travail Azure Machine Learning consiste à utiliser le studio.

Azure Machine Learning Studio est un portail web, qui fournit une vue d’ensemble de toutes les ressources et ressources disponibles dans l’espace de travail.

Accéder au studio

Une fois que vous avez créé un espace de travail Azure Machine Learning, il existe deux façons courantes d’accéder à Azure Machine Learning Studio :

• Lancez studio à partir de la page Vue d’ensemble de la ressource d’espace de travail Azure Machine Learning dans le portail Azure.
• Accédez directement au studio en vous connectant à https://ml.azure.com à l’aide des informations d’identification associées à votre abonnement Azure.

Lorsque vous avez ouvert votre espace de travail dans Azure Machine Learning Studio, un menu s’affiche dans la barre latérale.

Le menu affiche ce que vous pouvez faire dans le studio :

• Auteur : Créez de nouveaux travaux pour entraîner et suivre un modèle d'apprentissage automatique.
• Ressources : créez et passez en revue les ressources que vous utilisez lors de l’entraînement des modèles.
• Gérer : créez et gérez des ressources dont vous avez besoin pour entraîner des modèles.

Bien que vous puissiez utiliser chaque outil à tout moment, le studio est idéal pour l’expérimentation rapide ou lorsque vous souhaitez explorer vos travaux passés.

Par exemple, utilisez le studio si vous souhaitez vérifier la bonne exécution de votre pipeline. Ou lorsqu’un travail de pipeline a échoué, vous pouvez utiliser le studio pour accéder aux journaux et examiner les messages d’erreur.

Pour un travail plus répétitif ou des tâches que vous souhaitez automatiser, le SDK Azure CLI ou Python est mieux adapté, car ces outils vous permettent de définir votre travail dans le code.