Wprowadzenie

Jako analityk danych możesz trenować modele uczenia maszynowego na urządzeniu lokalnym. W przypadku projektów na dużą skalę pojedyncze urządzenie lokalne może ograniczyć wydajność trenowania modeli uczenia maszynowego. Gdy używasz zasobów obliczeniowych w chmurze na potrzeby obciążeń uczenia maszynowego, możesz skalować pracę w razie potrzeby.

W usłudze Azure Machine Learning można używać różnych typów zarządzanych obliczeń w chmurze. Korzystając z dowolnej z opcji obliczeniowych w obszarze roboczym usługi Azure Machine Learning, możesz zaoszczędzić czas na zarządzaniu obliczeniami.

Niezależnie od tego, czy pracujesz w notesach podczas eksperymentowania, czy też musisz uruchamiać skrypty dla środowiska produkcyjnego, środowisko obliczeniowe usługi Azure Machine Learning pomaga uruchamiać obciążenia na dużą skalę.