Aprendizaje automático de Azure: creación y administración de soluciones

El aprendizaje automático se puede escalar desde un cuaderno local a un entorno de nube robusto mediante un conjunto especializado de herramientas y flujos de trabajo automatizados.Este curso proporciona una guía básica para usar Azure Machine Learning para administrar todo el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos. Aprenderá a navegar por el ecosistema de la nube, desde la ingestión inicial de datos hasta la implementación final de servicios predictivos. Obtendrá las habilidades necesarias para mover modelos desde código experimental a activos de producción confiables, manteniendo un control total sobre el proceso de desarrollo.Este plan de estudios también sirve como un recurso clave para aquellos que se preparan para la certificación profesional de ciencia de datos. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central de los espacios de trabajo de aprendizaje automático basados en la nube - Configurar recursos de cómputo escalables y almacenamiento de datos seguro para el entrenamiento de modelos - Desarrolle experimentos de aprendizaje automático y tuberías automatizadas utilizando el SDK de Python - Implemente modelos entrenados como puntos finales de inferencia listos para la producción - Aplicar los principios de MLOps para el control de versiones, el seguimiento y la reproducibilidad - Monitoree la salud del modelo y detecte la deriva de datos en entornos en vivo El contenido comienza con definiciones fundamentales y configuración del espacio de trabajo, progresando a través de los pasos prácticos de entrenamiento, registro y operacionalización de modelos en un contexto empresarial.Aprenderá a través de explicaciones escritas claras y ejemplos basados en código diseñados para aplicaciones del mundo real. Este curso está diseñado para principiantes que ingresan al campo de la ciencia de datos en la nube; si bien el conocimiento básico de Python es útil, no se requiere experiencia previa con plataformas en la nube. Comience su viaje hacia las operaciones de aprendizaje automático basadas en la nube hoy mismo.