Diseño de Soluciones de Machine Learning con Azure

La transición de escribir código local de machine learning a diseñar soluciones de nivel empresarial requiere un enfoque estructurado para los recursos en la nube, los pipelines de datos y el despliegue de modelos. Este curso basado en texto lo guiará a través de los principios fundamentales de la arquitectura de sistemas escalables de machine learning utilizando Azure Machine Learning. Aprenderá a diseñar, entrenar y gestionar el ciclo de vida de los modelos de machine learning con flujos de trabajo basados en la nube. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos centrales de machine learning en la nube y la arquitectura de Azure Machine Learning; * Configurar almacenamiento de datos seguro, objetivos de cómputo y espacios de trabajo para el desarrollo colaborativo; * Diseñar pipelines de entrenamiento automatizados y gestionar experimentos de manera eficiente; * Desplegar modelos entrenados en entornos de producción para puntuación en tiempo real y por lotes; * Aplicar principios modernos de MLOps, incluyendo monitoreo básico de modelos y control de versiones; * Gestionar artefactos de modelos, entornos y registrar modelos para flujos de trabajo reproducibles. Comenzando con definiciones fundamentales de machine learning basado en la nube, progresará a través de la configuración del espacio de trabajo, la gestión de datos, el diseño de pipelines y las estrategias de despliegue. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores y arquitectos en la nube que son nuevos en Azure Machine Learning, sin requerir experiencia previa en la nube. Comience a construir soluciones confiables de ML en la nube hoy mismo.