Optimización del Entrenamiento de Modelos con Azure Machine Learning

Entrenar modelos de machine learning de manera eficiente requiere ir más allá de la experimentación manual y local hacia flujos de trabajo estructurados en la nube. Este curso basado en texto lo guiará a través de la organización, ejecución y optimización de sus cargas de trabajo de entrenamiento dentro de Azure Machine Learning, ayudándolo a pasar de scripts básicos a canalizaciones completamente automatizadas. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de Azure Machine Learning, incluyendo workspaces, compute instances y environments. * Configurar y ejecutar scripts de entrenamiento como trabajos en la nube gestionados. * Crear componentes reutilizables para modularizar sus flujos de trabajo de machine learning. * Construir y orquestar canalizaciones de entrenamiento robustas de extremo a extremo. * Rastrear y monitorear métricas de modelos para analizar y mejorar continuamente el rendimiento del entrenamiento. El curso comienza con la terminología esencial y la configuración antes de guiarlo a través de los pasos prácticos de configuración de trabajos, creación de canalizaciones y ajuste de rendimiento. Perfecto para aspirantes a científicos de datos y desarrolladores nuevos en ML en la nube, este curso asume familiaridad básica con Python pero no requiere experiencia previa con Azure. Comience a optimizar sus flujos de trabajo de machine learning hoy mismo.