14、构建基于Azure的ML驱动的预测性气象站及边缘设备连接指南

构建基于Azure的ML驱动的预测性气象站及边缘设备连接指南

在当今数字化时代，利用机器学习（ML）服务进行气象预测变得越来越重要。本文将详细介绍如何构建一个基于Azure的ML驱动的预测性气象站，并连接边缘设备，实现数据的采集、处理和预测结果的展示。

1. 创建IoT中心

首先，我们需要创建一个新的IoT中心，以便在Azure和气象站之间进行数据通信。具体操作步骤如下：
- 选择“Create”来创建新的IoT中心，创建过程可能需要几分钟时间。
- 创建完成后，我们将深入Azure机器学习工作室，并设置Azure逻辑应用。在创建逻辑应用时，需要提供IoT中心的名称和资源组，确保这些详细信息可用。

2. 在Azure机器学习工作室中设置气象预测模型

为了使用气象预测模型，我们需要先选择一个合适的模型，然后将其导入到Azure机器学习工作室项目中。具体步骤如下：
1. 打开ML工作室 ：确保已登录。
2. 定位气象预测AI实验 ：在同一浏览器的新标签页中，访问URL（https://gallery.azure.ai/Experiment/Weather-­prediction-­model-1），找到我们要使用的气象预测AI“实验”。这里有多个选项可供尝试，还有许多其他实验可以探索。
3. 导入实验 ：点击“Open in Studio”，弹出模态窗口提示选择区域，保留默认选项并点击勾选继续。
4. 验证步骤 ：点击屏幕底部菜单中的“RUN”来验证步