Diseño de Soluciones de Machine Learning en Azure

El machine learning basado en la nube está transformando la forma en que las empresas resuelven problemas complejos, pero navegar por las herramientas de ML en la nube puede resultar abrumador. Este curso basado en texto simplifica el viaje guiándole a través de los conceptos centrales del machine learning a escala de nube. Pasará de comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos a diseñar y estructurar flujos de trabajo de machine learning de extremo a extremo en la nube. Aprenderá a preparar datos, entrenar modelos y gestionar activos de manera eficiente utilizando herramientas y SDK modernos de la nube. Lo que aprenderá: Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y cómo se mapean a los recursos en la nube; Configurar entornos de espacio de trabajo, destinos de cómputo y almacenes de datos; Diseñar pipelines de entrenamiento robustos utilizando el SDK moderno de Azure Machine Learning; Seguir experimentos y registrar métricas utilizando la integración de MLflow para una mejor reproducibilidad de los modelos; Desplegar modelos entrenados en puntos de conexión administrados para inferencia en tiempo real; Explorar modelos fundacionales y capacidades modernas de IA generativa dentro de la plataforma en la nube. El curso comienza con la terminología esencial y la configuración del espacio de trabajo antes de pasar a recorridos escritos paso a paso de las estrategias de entrenamiento, seguimiento y despliegue de modelos. Diseñado para principiantes en machine learning en la nube, entusiastas de los datos y aspirantes a ingenieros en la nube, este curso no requiere experiencia previa en la nube. Comience a leer hoy mismo para construir su base en machine learning basado en la nube.