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Programa del Curso
Introducción
Visión general de las características y la arquitectura de Azure Machine Learning (AML)
Visión general de un flujo de trabajo completo en AML (Azure Machine Learning Pipelines)
Provisionamiento de máquinas virtuales en la nube
Consideraciones de escalabilidad (CPUs, GPUs y FPGAs)
Navegación en Azure Machine Learning Studio
Preparación de datos
Construcción de un modelo
Entrenamiento y prueba de un modelo
Registro de un modelo entrenado
Construcción de una imagen del modelo
Implementación de un modelo
Monitoreo de un modelo en producción
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Un entendimiento de los conceptos de aprendizaje automático.
- Conocimientos de los conceptos de la computación en la nube.
- Una comprensión general de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
- La experiencia en programación con Python o R es útil.
- Experiencia trabajando con una línea de comandos.
Audiencia
- Ingenieros de ciencia de datos
- Ingenieros DevOps interesados en el despliegue de modelos de aprendizaje automático
- Ingenieros de infraestructura interesados en el despliegue de modelos de aprendizaje automático
- Ingenieros de software que desean automatizar la integración y despliegue de características de aprendizaje automático con sus aplicaciones
21 Horas
Testimonios (2)
Los detalles y el estilo de presentación.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Curso - Azure Machine Learning (AML)
Traducción Automática
Los Ejercicios
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Curso - Azure Machine Learning (AML)
Traducción Automática
