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在 Azure ML 基础知识研讨会中，你将了解 Azure 机器学习 (AzureML) 组件的整体，以及如何开始使用 AzureML 工作室 Web 门户来加速云中的 AI 之旅。
学习目标
Azure ML 服务简介
利用 Azure ML 资产、笔记本、AutoML 和 SDK V2 在 Azure ML 服务和 Azure ML Studio 中实现 ML 解决方案
章节
00：00 - 欢迎
00：55 - 简介
02：02 - 学习目标
13：58 - 我们从哪里开始？ - Azure 机器学习服务和访问控制
23：05 - Azure 机器学习工作室 - 让我们创建用于数据科学活动的计算
27：04 - 笔记本的创作体验 - 使用 Azure ML Python SDK 管理 ML 模型生命周期
34：27 - 从所选的数据存储创建数据资产以训练 ML 模型。
54：47 - 模型创作 - 通过自动化 ML 生成模型，同时保持模型质量，同时保持模型质量，
56：47 - 将模型注册到 Azure ML 模型注册表
01：05：55 - 将模型部署到托管终结点，实时终结点演示
01：10：05 - 推理 - 针对模型终结点评分
01：17：18 - 设计器可帮助你轻松组合模型管道 - 创建用于评分脚本的代码，并为模型创建环境 yml 文件
01：19：15 - 问 & A - 如果模型没有目标变量，则无监督学习算法 (回归) 可能是在自动化 ML 期间选择的选项
01：21：23 - 闭幕
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会话文档
相关剧集
完整系列： Learn Live：FastTrack for Azure 第 2 季
连接
梅尔·阿拉姆 |LinkedIn： /in/meeralam
马可·奥雷利奥·卡多索 |LinkedIn： /in/marco-cardoso
Neeraj Jhaveri |LinkedIn： /in/neerajjhaveri
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