Del curso: Desarrolla modelos de Machine Learning en Azure
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Trabajo con datos en Azure ML: Crea un MLTable
Del curso: Desarrolla modelos de Machine Learning en Azure
Trabajo con datos en Azure ML: Crea un MLTable
Para crear un data asset de tipo machine learning table, vamos a utilizar el Software Development Kit de Python en el Azure Machine Learning Studio. Para ello, nos vamos a ir a nuestros Notebooks y aquí utilizaremos código de Python para interactuar con nuestro workspace. Lo primero que haremos será crear el path a los datos para crear nuestro machine learning table. Recordad que podemos tener múltiples path. En este caso solo tengo un archivo .csv, que está almacenado en un blob storage. Vamos a crear nuestro machine learning table con el path y configurar los siguientes parámetros. Luego guardamos el archivo y vamos a conectarnos con nuestro cliente utilizando una credencial. Una credencial es una clase que contiene o puede obtener los datos necesarios para que un cliente de servicio autentique solicitudes. Los clientes de servicio en todos los Software Development Kit de Azure aceptan una instancia de credencial cuando se construyen y usan esa credencial para autenticar las…
Contenido
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Interactuando con Azure ML mediante la CLI3 min 26 s
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Interactuando con Azure ML mediante el Python SDK3 min 20 s
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Trabajo con datos en Azure ML: Datastores3 min 55 s
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Trabajo con datos en Azure ML: Data assets2 min 44 s
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Trabajo con datos en Azure ML: Crea un MLTable2 min 36 s
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Trabajo con datos: Leer data en un notebook1 min 42 s
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