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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.
- Gestión y prevención del sobreajuste.
Gestión e Implementación de Modelos
- Registro de un modelo entrenado.
- Creación de una imagen del modelo.
- Implementación 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 en Aplicaciones
- Documentos con Azure AI Search.
- Integración de modelos OpenAI en aplicaciones.
Personalización y Prácticas para Producción
- Ajuste fino o personalización del modelo.
- Mejores prácticas en entornos de producción.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de Python y conceptos básicos de aprendizaje automático.
- Experiencia con APIs REST o SDKs.
- Familiaridad básica con los servicios de Azure.
Público Objetivo
- Científicos de datos e ingenieros de ML.
- Desarrolladores de aplicaciones que construyen 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
