DAY12 在 Azure Machine Learning 里 Label data（上）

Azure Machine Learning 提供了 label data 的功能，可以让你很轻松的标记你的 data，以进行监督式学习。

这一次我们来做一个分别皮卡丘和谜拟Q的小题目吧！我们知道在宝可梦的世界里，这两只宝可梦是长得很像的，把他们分类出来或许是个有趣的题目哦！

先来准备好皮卡丘和谜拟Q的图片

1. 先找大量的皮卡丘和谜拟Q的图片。记得这些图片都是别人的版权，我们只是纯学术研究用哦！
   

2. 我们进到 DAY03 开的 Storage Account 里，我们再开一个 Container，专门放这些图片。点击画面中左上角的 +Container。
   

3. 右边会跳出个选单，名称我们就取 pokemon，按 Create。
   

4. 建立後进到 pokemon 这个 container 里，点击左上角的 Upload。
   

5. 这时候右边会跳出上传的选单，我们选择收集的皮卡丘和谜拟Q的图片做上传。
   

建立影像资料的 Datastore

6. 上传完成後，我们回到 AML 的介面，选左边选单的 Datastores，然後点左上角的 New datastore。
   

7. 这时候画面右边会跳出一个视窗，栏位说明如下：

• Datastore name：就是这个 Datastore 的名称，我们这里输入 pokemon。
• Datastore type：我们这边选择 Azure blob storage。
• Account selection method：这边选 From Azure Subscription，不要选手动输入的，打字很累。
• Subscription ID：就选贵公司的 Azure 订阅，或是自己的 Free trial。
• Storage account：选我们昨天建好的那个 account。
• Blob Container：选我们昨天建好的那个 container。
• Save credential：这里可以勾 YES 给他存起来比较方便。
• Authentication type：选 Account Key，如果有期限需求的话可以用 SAS。
• Account Key：这里要去 Azure Storage account 里面找，後面有图片说明。
• Use workspace managed identity：这里也可以勾 YES，不过还是看你的权限控管。
  

8. 要取得步骤7中需要的 account key，我们要先回到昨天建立的 storage account。在左边的 blade 选单中找到 Access keys，然後点选上方的 Show Keys，就可以复制 Key 到建立 Datastore 的视窗中。
   

9. 接着我们就可以看到 pokemon 这个 Datastore 出现在画面中了。
   

今天我们建立的 Datastore，和铁达尼号时候的 Datastore 很不一样。铁达尼号时，我们是上传一个 CSV 档，是表格性质的档案。而今天我们上传的是大量图档，很多个档案。

明天我们就来用今天建好的影像 Datastore，来做 data labeling 吧！
（天啊才写一点点，就居然就破两千字了...）