Construcción de Modelos de Machine Learning en Azure

El machine learning basado en la nube está transformando la forma en que las organizaciones hacen predicciones y construyen sistemas inteligentes. Si desea hacer una transición a la ciencia de datos, comprender cómo aprovechar los entornos en la nube para entrenar y administrar modelos es una habilidad moderna esencial. Este curso escrito lo guiará a través de los conceptos fundamentales del machine learning y le mostrará cómo implementarlos utilizando Azure. Progresará desde la comprensión de los algoritmos centrales hasta la configuración de espacios de trabajo, el entrenamiento de modelos y la exploración de los conceptos básicos de MLOps modernos para flujos de trabajo automatizados. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos centrales del machine learning, la terminología y el ciclo de vida del desarrollo de modelos. * Configurar y navegar por el espacio de trabajo de Azure Machine Learning para proyectos de ciencia de datos. * Entrenar y evaluar modelos predictivos utilizando machine learning automatizado y herramientas de diseño. * Desplegar modelos entrenados como servicios web para hacer predicciones en tiempo real. * Aplicar principios básicos de MLOps para administrar, monitorear y registrar sus modelos de machine learning. Comenzará aprendiendo la teoría fundamental del machine learning antes de pasar a la configuración práctica de espacios de trabajo en la nube. A través de explicaciones escritas y fragmentos de código prácticos, aprenderá a ejecutar experimentos, evaluar métricas de rendimiento y preparar modelos para la producción. Este curso está diseñado para principiantes que son nuevos en el machine learning y los entornos en la nube, y no requiere experiencia previa en ciencia de datos. Comience a leer hoy mismo para construir su primer modelo de machine learning en la nube.