Construcción y Automatización de Pipelines en Azure Machine Learning

Escalar proyectos de machine learning requiere ir más allá de la experimentación manual hacia flujos de trabajo robustos y automatizados. Este curso basado en texto lo guiará a través del proceso de estructuración, ejecución y programación de pipelines de machine learning utilizando Azure Machine Learning. Al leer explicaciones claras paso a paso y estudiar ejemplos prácticos de configuración, pasará de ejecutar scripts aislados a implementar pipelines de ML completamente automatizados y repetibles. Ganará la confianza para estructurar componentes, administrar activos de datos y rastrear sus ejecuciones de pipeline de manera eficiente. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de los pipelines y la arquitectura de Azure Machine Learning. - Crear componentes de pipeline reutilizables para modularizar su código de preparación y entrenamiento de datos. - Construir y ejecutar pipelines de extremo a extremo utilizando el SDK y configuraciones YAML. - Programar ejecuciones de pipeline para automatizar el reentrenamiento de modelos basado en cambios de tiempo o datos. - Rastrear y monitorear trabajos de pipeline utilizando el registro MLflow integrado. - Aplicar las mejores prácticas para administrar de forma segura las dependencias del entorno y los objetivos de cómputo. El curso comienza con terminología esencial y patrones de diseño antes de guiarlo a través de la creación de componentes, el ensamblaje de pipelines y la programación automatizada. Practicará analizando plantillas de código estructuradas y archivos de configuración. Este curso está diseñado para científicos de datos, ingenieros de ML y desarrolladores que son nuevos en los pipelines de Azure Machine Learning. No se requiere experiencia previa en ingeniería en la nube, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comience a leer hoy mismo para optimizar y automatizar sus flujos de trabajo de machine learning.