Descripción del curso. DP-3007: Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning

Para obtener esta credencial de Microsoft Applied Skills, los alumnos muestran la capacidad de entrenar y administrar modelos de aprendizaje automático con Azure Machine Learning.

Los candidatos para esta credencial deben estar familiarizados con los servicios de Azure y deben tener experiencia con Azure Machine Learning y Mlflow. Los candidatos también deben tener experiencia en realizar tareas relacionadas con el aprendizaje automático mediante Python.

Intermediate - Azure, Azure Machine Learning - Ingeniero de IA, Ingeniero de datos, Desarrollador, Científico de datos - Machine Learning

Objetivos

• Configurar un entorno de desarrollo en Azure Machine Learning
• Preparar datos para el entrenamiento de modelos
• Crear y configurar un script de entrenamiento de modelos como un trabajo de comando
• Administrar artefactos mediante MLflow
• Implementar un modelo para el consumo en tiempo real

Ruta Formativa

Entrenamiento y administración de un modelo de Machine Learning con Azure Machine Learning

Para entrenar un modelo de Machine Learning con Azure Machine Learning, debe hacer que los datos estén disponibles y configuren el proceso necesario. Después de entrenar el modelo y de realizar el seguimiento de las métricas del modelo con MLflow, puede decidir implementar el modelo en un punto de conexión en línea para predicciones en tiempo real. En esta ruta de aprendizaje, explorará cómo configurar el área de trabajo de Azure Machine Learning, después de la cual entrenará y administrará un modelo de Machine Learning.

• Hacer que los datos estén disponibles en Azure Machine Learning: Obtenga información sobre cómo conectarse a datos desde el área de trabajo de Azure Machine Learning. Se le presentan los almacenes de datos y los recursos de datos.
• Trabajo con entornos en Azure Machine Learning: Aprenda a usar entornos en Azure Machine Learning para ejecutar scripts en cualquier destino de proceso.
• Ejecución de un script de entrenamiento como un trabajo de comando en Azure Machine Learning: Obtenga información sobre cómo convertir el código en un script y ejecutarlo como un trabajo de comando en Azure Machine Learning.
• Seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos: Obtenga información sobre cómo realizar un seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos al ejecutar scripts.
• Registro de un modelo de MLFlow en Azure Machine Learning: Aprenda a registrar un modelo de MLflow en Azure Machine Learning.
• Implementación de un modelo en un punto de conexión en línea administrado: Aprenda a implementar modelos en un punto de conexión en línea administrado para la inferencia en tiempo real.

Requisitos previos

Se recomienda estar familiarizados con los servicios de Azure y  tener experiencia con Azure Machine Learning y Mlflow. Además, deben tener experiencia en realizar tareas relacionadas con el aprendizaje automático mediante Python.

Idioma

• Curso: Inglés / Español
• Labs: Inglés / Español

Aptitudes aplicadas de Microsoft

Este curso forma parte de las Credenciales de Aptitudes aplicadas de Microsoft.

Para obtener esta credencial de Microsoft Applied Skills, los alumnos muestran la capacidad de entrenar y administrar modelos de aprendizaje automático con Azure Machine Learning.

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