Configuración de Destinos de Cómputo en Azure Machine Learning

Ejecutar cargas de trabajo de machine learning en la nube requiere una comprensión sólida de cómo asignar y administrar la potencia de procesamiento bruta. Saber cuándo y cómo implementar diferentes entornos de ejecución es clave para construir pipelines de ciencia de datos escalables y rentables. Este curso escrito te guiará a través del proceso de configuración, ajuste y administración de destinos de cómputo dentro de Azure Machine Learning. Pasarás de la ejecución local manual a la orquestación de recursos escalables en la nube adaptados a tus necesidades específicas de entrenamiento y despliegue. Lo que aprenderás: * Comprender la terminología fundamental y la arquitectura del cómputo de machine learning basado en la nube; * Configurar instancias de cómputo para desarrollo interactivo y análisis exploratorio de datos; * Configurar clústeres de cómputo escalables para manejar trabajos de entrenamiento a gran escala y procesamiento paralelo; * Aplicar estrategias modernas de gestión de costos para optimizar la asignación de recursos y prevenir sobrecostos presupuestarios; * Seleccionar el tipo de cómputo apropiado, incluidas las opciones sin servidor, según los requisitos de tu carga de trabajo; * Solucionar errores de ejecución comunes y monitorear métricas de rendimiento de cómputo. El curso comienza con definiciones esenciales y conceptos centrales de la infraestructura en la nube antes de avanzar paso a paso en la configuración de instancias, el escalado de clústeres y la implementación de automatización económica. Leerás explicaciones detalladas y revisarás ejemplos prácticos de configuración diseñados para una aplicación inmediata. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de la nube y desarrolladores que son nuevos en Azure Machine Learning y desean comprender el aprovisionamiento de recursos en la nube. No se requiere experiencia previa en infraestructura en la nube. Comienza a construir tu base de machine learning en la nube hoy mismo.