Del curso: Desarrolla modelos de Machine Learning en Azure
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Trabajo con datos: Leer data en un notebook
Del curso: Desarrolla modelos de Machine Learning en Azure
Trabajo con datos: Leer data en un notebook
Si estás trabajando en los notebooks de Azure Machine Learning y deseas usar tus data assets ya creados, puedes consumirlo usando el Software Development Kit de Python. Por ejemplo, si quisiéramos utilizar este data asset y los datos contenidos para potencialmente entrenar nuestros modelos o probarlos, podríamos consumirlo desde el notebook. Si nos vamos al notebook en Machine Learning Studio, lo primero que vamos a hacer es autenticar nuestro cliente. Vamos a utilizar el subscription_id, el nombre del grupo de recursos y el workspace, para conectarnos al workspace donde queremos trabajar, donde se encuentra este data asset. El próximo paso será obtener el data asset ya creado. Lo que necesitamos es el nombre y la versión del mismo, que también lo podemos ver dentro de la interfaz de Machine Learning Studio en la columna Version, si no conocemos la versión con la que deseamos trabajar. Luego de esto, podemos leer nuestro data asset en un DataFrame de Pandas. Recordemos que Pandas es…
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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