关于那Azure机器学习平台使用，咱可得好好聊一下！Azure机器学习平台那可是 Azure家提供的一种云端的机器学习服务咧！它就给开发者还有数据科学家弄了个特容易用的环境，能创建、训练、部署、管理机器学习模型。这可是端到端的解决方案，把机器学习从数据准备一直到模型部署监控整个过程的每个阶段都包！是不是很厉害
平台主要组成
工作区：这是个很关键的事，它就像一个虚拟小房间一样，能组织和管理和机器学习有关的好多资源，啥实验、数据集等都靠它。还有提供访问平台资源的用户界面和API，靠这个就能方便管理资源
计算资源：都是用在机器学习任务里的，有训练集群、推理集群还有 VM，用户根据自己实际的各种需求可以任意选它来做模型训练和推导的。假如你一次要处理的数据非常多，那就选运算能力强的训练集群
数据存储：这是专门存数据、管数据的东西，能连上各种数据源像Azure Blob存储、Azure Data Lake 、SQL数据库这些。关键它还可以数据版本控制和共享，团队一起做项目的时候用着那是特别的便利
怎么创建开发环境
创建起来倒也不难！咱先登录Azure门户，创建工作区。然后在工作区里新建计算目标，选选适合的类型比如CPU或者GPU集群。这不同的硬件资源适合处理不同类型的数据，别选错！把要用到的数据存储整好，选个心仪的数据存储解决方案，创建或者连好数据源。咱就搭建好了基本的开发环境
进行模型训练方法
先把要用的数据处理好。从数据存储里把要用的数据集取出来，通过某些可视化工具对这数据集做预处理、转化、充实等操作，把这数据变成能给模型接收利用好样子。好比数据里头有文字部分，处理成数值形式这模型更容易识别。
接下来选适合要完成具体任务类型合适的模型框架来编写训练脚本。要是做图像识别这类的那选深度学习网络合适。执行训练之前，咱们提前用一部分样本数据测试一下这个脚本，确保程序方面木问题。配置计算目标和训练参数那就按照脚本去跑，它就自己学习训练。
常见疑问解答
1. 我是初学者使用这Azure机器学习平台难不难？其实不难，它在设计时候有可视化的界面和步骤指引啥的考虑对新手友好哩。还有文档、教程超多！找自己需要的参照操作
2. 训练模型阶段花费算力多费用怎么把控？设置资源利用率监控工具，可以多时刻盯一下运行状态。尽量选择在资源闲的、定价便宜时段来跑训练。实在不行用更灵活按实际使用量计费那方式。这样就能更好的对花费有个合理把控咧！
这Azure机器学习平台真的好用，一步步按流程来，都能把它很好利用起来做很多事，自己尝试操作领悟里边儿的门道更有用，个人感觉早点入手去研究肯定没错！
