Duración
20 horas
Introducción
Los científicos de datos de Azure aplican sus conocimientos de ciencia de datos y aprendizaje para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Azure; en particular, con Azure Machine Learning Service.
En el presente curso aprenderá a operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning. Además, se le enseña a aprovechar su conocimiento existente de Python y el aprendizaje automático para administrar la ingesta y preparación de datos, la capacitación e implementación de modelos, y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.
Objetivos
Una vez finalizado el curso el alumno habrá adquirido los siguientes conocimientos:
- Configurar un espacio de trabajo de Azure Machine Learning
- Ejecutar experimentos y entrenar modelos
- Optimizar y administrar modelos
- Implementar y consumir.
Temario
- Introducción a Azure Machine Learning
- Introducción a Azure Machine Learning
- Herramientas de Azure Machine Learning
- Aprendizaje automático sin código con Designer
- Modelos de capacitación con Designer
- Publicación de modelos con Designer
- Ejecución de experimentos y modelos de entrenamiento
- Introducción a los experimentos
- Formación y registro de modelos
- Trabajar con datos
- Trabajar con almacenes de datos
- Trabajar con conjuntos de datos
- Calcular contextos
- Trabajar con entornos
- Trabajar con objetivos de cómputo
- Orquestación de operaciones con canalizaciones
- Introducción de canalizaciones
- Publicación y ejecución de canalizaciones
- Implementación y consumo de modelos
- Inferencia en tiempo real
- Inferencia por lotes
- Entrenamiento de modelos óptimos
- Ajuste de hiperparámetro
- Machine Learning automatizado
- Interpretar modelos
- Introducción a la interpretación del modelo
- Usando explicaciones del modelo
- Modelos de supervisión
- Modelos de monitorización con Application Insights
- Monitorización de deriva de datos