Azure Machine Learning: Entrenamiento y Experimentación de Modelos

Encontrar el modelo de machine learning adecuado puede sentirse como buscar una aguja en un pajar. Azure Machine Learning simplifica este proceso al proporcionar potentes herramientas en la nube para automatizar, rastrear y optimizar tus flujos de trabajo de entrenamiento de modelos. En este curso basado en texto, pasarás de ser un entusiasta de la ciencia de datos a un profesional seguro, capaz de ejecutar experimentos en la nube. Descubrirás cómo aprovechar el machine learning automatizado para identificar rápidamente los modelos de mejor rendimiento y escribir código limpio en notebooks para ajustar tus resultados. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de Azure Machine Learning, workspaces y entornos de cómputo; * Configurar ejecuciones de machine learning automatizado (AutoML) para encontrar el mejor modelo para tus datos; * Practicar la escritura de scripts de entrenamiento y la ejecución de experimentos personalizados dentro de notebooks en la nube; * Aplicar técnicas modernas de seguimiento de experimentos utilizando la integración con MLflow para registrar métricas y parámetros; * Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave y seleccionar el mejor candidato para la implementación. El curso comienza con la terminología central y la configuración de tu entorno de workspace, luego te guía paso a paso a través de flujos de trabajo automatizados, ejecuciones interactivas de notebooks y prácticas profesionales de evaluación de modelos. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos y desarrolladores que son nuevos en Azure Machine Learning, sin requerir experiencia previa con herramientas de IA basadas en la nube. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el poder de la experimentación de machine learning a escala en la nube.