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Temario del curso
Fundamentos de Azure Machine Learning
- Visión general de las características y arquitectura de AML.
- Visión general de un flujo de trabajo integral en AML (pipelines de Azure ML).
- Navegación por el estudio de Azure Machine Learning.
Preparación de datos y modelado
- Preparación de datos.
- Construcción de un modelo.
- Entrenamiento y prueba de un modelo.
Evaluación del modelo y robustez
- Métricas de validación para modelos de ML.
- Manejo y prevención del sobreajuste (overfitting).
Gestión y despliegue de modelos
- Registro de un modelo entrenado.
- Creación de una imagen del modelo.
- Despliegue de un modelo.
Fundamentos de la API de OpenAI en Azure
- Introducción a la API de OpenAI.
- Configuración y autenticación de la API.
Recuperación e integración con aplicaciones
- Documentos con AI Search.
- Integración de modelos OpenAI en aplicaciones.
Personalización y prácticas de producción
- Ajuste fino / personalización de modelos.
- Buenas prácticas en producción.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de Python y conceptos básicos de aprendizaje automático.
- Experiencia con APIs REST o SDKs.
- Familiaridad básica con servicios de Azure.
Público objetivo
- Científicos de datos e ingenieros de ML.
- Desarrolladores de aplicaciones que crean funciones de IA.
- Líderes técnicos y arquitectos de soluciones.
14 Horas
Testimonios (1)
Las prácticas fueron bastante buenas y la instructora explica muy bien el tema
