使用 Azure 服務工作區訓練 ML 模型
目的：依據 參考連結1 的模式，將等待訓練的 ML 模型送到 Azure ML Service Workspace 使用 GPU 來進行訓練（Experiment），以提高訓練效率
效果：用 ResNet50 訓練圖片 (128*128) 約 2 萬張，1 epoch CUP i5 訓練時間約 8700 秒；Azure GPU 約 800 秒
準備：(1) 在 Jupyter Notebook 上執行 Azure 工作區的建立和上傳資料 (2) 實際訓練內容 training script (train.py)