Azure 机器学习工作区创建指南

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    1. Azure 机器学习工作区创建指南

欢迎来到 Azure 机器学习的世界！ 本指南将带领您一步一步地创建一个 Azure 机器学习工作区，这是您在 Azure 云平台上构建、训练、部署和管理机器学习模型的中心枢纽。 即使您是机器学习新手，也能轻松上手。

      1. 什么是 Azure 机器学习工作区？

Azure 机器学习工作区是一个包含所有您用于机器学习项目的 Azure 资源的逻辑容器。 它可以理解为您的机器学习实验室，包含了存储数据、训练模型、管理计算资源和部署模型所需的一切。

工作区的主要功能包括：

  • **资源管理：** 集中管理所有机器学习相关的 Azure 资源，如 计算实例、计算群集、数据集和模型。
  • **版本控制：** 跟踪您的实验、模型和数据，以便于重现性和审计。
  • **协作：** 允许多个团队成员在同一个项目上协同工作。
  • **安全性：** 提供基于角色的访问控制，以保护您的数据和模型。
  • **集成：** 与其他 Azure 服务（如 Azure 数据工厂、Azure 存储和 Azure DevOps）无缝集成。
      1. 前提条件

在开始之前，请确保您已具备以下条件：

  • **Azure 订阅：** 您需要一个有效的 Azure 订阅。 如果您没有，可以注册一个免费帐户。
  • **Azure CLI 或 Azure PowerShell：** 建议您安装并配置 Azure CLI 或 Azure PowerShell，以便通过命令行管理您的 Azure 资源。 当然，也可以使用 Azure 门户进行操作，但命令行通常更高效。
  • **资源组：** 您需要一个 Azure 资源组 来包含您的机器学习工作区。 如果您还没有，需要创建一个。
  • **了解基本的机器学习概念：**虽然这不是必须的，但对 机器学习 的基本概念（例如，训练数据、模型、评估指标）有一定的了解将对您有所帮助。
      1. 创建 Azure 机器学习工作区的步骤

以下是使用 Azure 门户创建 Azure 机器学习工作区的步骤：

1. **登录 Azure 门户：** 访问 Azure 门户 并使用您的 Azure 帐户登录。

2. **搜索 Azure 机器学习：** 在搜索栏中输入“机器学习”，然后选择“机器学习”。

3. **创建机器学习工作区：** 点击“创建”按钮。

4. **填写基本信息：** 在“创建机器学习工作区”页面中，填写以下信息： 

  * **订阅：** 选择您的 Azure 订阅。
  * **资源组：** 选择您要使用的资源组。
  * **工作区名称：** 为您的工作区指定一个唯一的名称。
  * **区域：** 选择您希望部署工作区的 Azure 区域。 选择离您最近的区域可以降低延迟。
  * **存储帐户：** 选择一个现有的 Azure 存储帐户 或创建一个新的。 存储帐户用于存储您的数据、模型和实验结果。
  * **密钥库：** 选择一个现有的 Azure 密钥库 或创建一个新的。 密钥库用于安全地存储您的密钥、密码和连接字符串。
  * **应用程序见解：** 选择一个现有的 Azure 应用程序见解 资源或创建一个新的。 应用程序见解用于监控您的机器学习应用程序的性能。
  * **容器注册表：** 选择一个现有的 Azure 容器注册表 或创建一个新的。 容器注册表用于存储您的 Docker 镜像。

5. **配置网络（可选）：** 您可以选择配置工作区的网络设置，例如启用 虚拟网络 集成。

6. **添加标记（可选）：** 您可以添加标记来组织和分类您的 Azure 资源。

7. **查看 + 创建：** 检查您输入的信息，然后点击“查看 + 创建”按钮。

8. **创建：** Azure 会验证您的配置。 验证通过后，点击“创建”按钮。

9. **部署完成：** 部署可能需要几分钟时间。 部署完成后，您将收到一个通知。

      1. 使用 Azure CLI 创建 Azure 机器学习工作区

如果您更喜欢使用命令行，可以使用 Azure CLI 创建 Azure 机器学习工作区。

```bash az ml workspace create -n <workspace_name> -g <resource_group_name> -l <location> ```

将 `<workspace_name>`、`<resource_group_name>` 和 `<location>` 替换为您的实际值。

      1. 工作区创建后的配置

创建工作区后，您需要进行一些配置才能开始使用它：

      1. 深入理解相关概念
  • **计算目标 (Compute Targets):** 计算目标是用于运行机器学习工作负载的计算资源。 常见的计算目标包括本地计算机、Azure 虚拟机、Azure 机器学习计算群集和Azure Databricks。
  • **数据集 (Datasets):** 数据集 是用于训练和评估机器学习模型的结构化数据。 它们可以来自各种来源，例如文件、数据库和数据流。
  • **模型 (Models):** 模型 是机器学习算法的输出，用于根据输入数据进行预测。
  • **管道 (Pipelines):** 管道 是用于自动化机器学习工作流程的一系列步骤。 它们可以包括数据准备、模型训练、模型评估和模型部署。
  • **实验 (Experiments):** 实验 是用于跟踪机器学习工作负载结果的容器。
      1. 机器学习交易策略关联 (虽然是二元期权专家，但此处加入相关概念，增强文章深度)

了解 Azure 机器学习的底层技术，例如数据分析和模型构建，在金融领域，尤其是二元期权交易中，也至关重要。 例如：

  • **时间序列分析：** 使用 时间序列分析 技术预测二元期权的价格走势。
  • **技术指标：** 应用 移动平均线、相对强弱指数 (RSI)、MACD 等 技术指标 构建预测模型。
  • **风险管理：** 使用机器学习模型评估和管理二元期权交易的 风险。
  • **量化交易：** 开发基于机器学习的 量化交易策略。
  • **成交量分析：** 利用 成交量分析 识别潜在的交易机会。
  • **布林带 (Bollinger Bands):** 利用 布林带 分析价格波动率，辅助交易决策。
  • **支撑位和阻力位：** 使用机器学习识别重要的 支撑位 和 阻力位。
  • **形态识别：** 利用机器学习识别常见的 K线形态 和 图表形态。
  • **情绪分析：** 分析市场情绪，预测二元期权价格走势。
  • **回归分析：** 使用 回归分析 预测二元期权的价格。
  • **聚类分析：** 使用 聚类分析 将相似的交易策略分组。
  • **神经网络：** 使用 神经网络 构建复杂的预测模型。
  • **遗传算法：** 使用 遗传算法 优化交易策略参数。
  • **蒙特卡洛模拟：** 使用 蒙特卡洛模拟 评估交易策略的风险和回报。
  • **贝叶斯网络：** 使用 贝叶斯网络 对二元期权价格进行概率预测。
      1. 总结

本指南介绍了如何创建 Azure 机器学习工作区，这是您开始使用 Azure 机器学习旅程的第一步。 通过理解工作区的核心概念和配置，您可以构建、训练、部署和管理强大的机器学习模型，并将其应用于各种领域，包括金融交易。 记住，不断探索和学习是掌握 Azure 机器学习的关键。

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