Gestión de Modelos e IA Responsable en Azure Machine Learning

Desplegar un modelo de machine learning es solo el primer paso; asegurar que permanezca confiable, justo y fácil de rastrear es donde comienza la verdadera MLOps. Este curso le enseña a gobernar sus modelos de manera efectiva utilizando Azure Machine Learning. Pasará de entrenar modelos aislados a gestionar un ciclo de vida de machine learning estructurado. A través de explicaciones escritas claras y ejemplos de configuración prácticos, aprenderá a registrar modelos, rastrear métricas de rendimiento y evaluar modelos en cuanto a justicia y sesgo. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de gestión de modelos y MLOps dentro del ecosistema de Azure - Rastrear parámetros, métricas y artefactos de modelos utilizando la integración de MLflow - Registrar, versionar y organizar modelos en el registro de Azure Machine Learning - Configurar e interpretar los paneles de IA Responsable para evaluar la justicia y explicabilidad del modelo - Analizar predicciones de modelos e identificar posibles sesgos antes del despliegue en producción El curso comienza con los conceptos centrales del registro de modelos y la integración de MLflow, luego pasa a flujos de trabajo de rastreo prácticos y concluye con la configuración de paneles integrales de IA Responsable para evaluar el rendimiento y la ética del modelo. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, aspirantes a ingenieros de MLOps y entusiastas de la nube que desean gestionar modelos de manera responsable. No se requiere experiencia previa con Azure Machine Learning, aunque una comprensión básica de los conceptos de machine learning es útil. Comience a leer hoy mismo para dominar la gobernanza profesional de modelos y las prácticas de IA responsable en la nube.