Взаимодействие между рабочей областью и связанными ресурсами в Azure Machine Learning организовано следующим образом: при создании скрипта для обучения модели можно послать эксперимент на выполнение в рабочую область и указать вычислительный ресурс (compute target). 1 В результате скрипт будет упакован, запущен в нужной вычислительной среде, а затем все результаты эксперимента будут сохранены в рабочей области для дальнейшего анализа и использования. 1

Кроме того, для совместного использования моделей, компонентов и сред в разных рабочих областях в организации в Azure Machine Learning используется реестр. 3 С его помощью можно опубликовать обученную модель и связанные компоненты и среды, используемые для её обучения, в центральном каталоге. 3 Оттуда коллеги из других команд могут искать и повторно использовать ресурсы, которыми поделились в своих экспериментах. 3