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Aprendizaje automático para científicos de datos

Explore herramientas de aprendizaje automático para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático y aprenda a crear soluciones de aprendizaje automático a escala de nube en Azure.

Descubra el aprendizaje automático en Azure

Cree e implemente modelos de aprendizaje automático para procesos críticos de forma responsable y de la forma que prefiera con las herramientas y los servicios de Azure.

Desarrolle modelos de aprendizaje automático como desee

Cree modelos de aprendizaje automático con el lenguaje de desarrollo, el entorno, los marcos de aprendizaje automático y las herramientas que prefiera, e impleméntelos en la nube, en el entorno local o en el perímetro con Azure AI.

Cree soluciones de aprendizaje automático de forma responsable

Comprenda sus modelos de aprendizaje automático, proteja los datos con privacidad diferencial y computación confidencial, y controle el ciclo de vida del aprendizaje automático con trazas de auditoría y hojas de datos.

Implemente con confianza modelos de aprendizaje automático para los procesos críticos para la empresa

Implemente y administre soluciones de aprendizaje automático altamente escalables, tolerantes a errores y reproducibles.

Vea cómo están usando Azure Machine Learning otros científicos de datos

Vea cómo utilizan Azure las organizaciones para sustentar sus cargas de trabajo críticas.

Humana

Vea cómo Humana ofrece experiencias de asistencia sanitaria crítica habilitadas con inteligencia artificial.

AGL

Vea cómo AGL implementó MLOps con Azure Machine Learning.

UCLA

Descubra por qué UCLA es pionera en el uso de la inteligencia artificial para asistir a sus médicos.

Vea cómo algunas organizaciones están creando soluciones innovadoras de aprendizaje automático de la forma que desean con Azure.

Avanade

Vea cómo Avanade utiliza Azure Machine Learning para mejorar la experiencia de los empleados.

Peace Parks Foundation

Vea cómo la fundación Peace Parks crea modelos sofisticados que ayudan a evitar la caza furtiva de rinocerontes.

Restaurante Ebiya

Descubra cómo un restaurante familiar en dificultades usó Azure para desarrollar un sistema de inteligencia artificial que ayudó a multiplicar por diez los ingresos.

Desarrolle sus conocimientos del aprendizaje automático con Azure

Obtenga más información sobre el aprendizaje automático en Azure y participe en tutoriales prácticos en este recorrido de aprendizaje de 30 días. Cuando acabe este recorrido de aprendizaje, estará preparado para la certificación Azure Data Scientist Associate.

Explore el aprendizaje automático a través de vídeos

Vea cómo usar soluciones de aprendizaje automático para sustentar aplicaciones críticas.

Entrenamiento de modelos de Machine Learning a gran escala

Descubra cómo utilizar la capacidad de proceso adecuada en Azure para escalar los trabajos de entrenamiento.

Implementación e inferencia de modelos

Conozca las distintas opciones de implementación y optimizaciones para la inferencia de modelos a gran escala.

Explicación de MLOps

Descubra la importancia de MLOps y los procesos asociados.

Protección de los entornos de aprendizaje automático

Vea cómo usar Azure para acceder a una seguridad y una gobernanza de nivel empresarial.

Aprendizaje automático híbrido y multinube

Vea cómo aprovisionar entornos de aprendizaje automático híbridos y multinube.

Aprendizaje automático abierto e interoperable

Vea cómo funciona Azure Machine Learning con tecnologías de código abierto y cómo se integra con otros servicios de Azure.

Descubra cómo usar los productos y servicios de Azure Machine Learning para crear modelos de aprendizaje automático de la forma que desee.

Aspectos básicos del aprendizaje automático en la nube

Vea una introducción al aprendizaje automático y explore las principales fases de su ciclo de vida.

Herramientas de aprendizaje automático en Azure

Explore herramientas de aprendizaje automático para científicos de datos y vea cómo funcionan en Azure.

Aspectos básicos del aprendizaje profundo con PyTorch

Vea cómo usar PyTorch para resolver un sencillo problema de clasificación de imágenes.

Aprendizaje automático en Apache Spark™

Vea cómo usar Azure Databricks para el aprendizaje automático.

Aprendizaje automático con poco trabajo de programación en Azure

Haga un recorrido rápido por las características de aprendizaje automático automatizado y de diseñador de Azure Machine Learning.

Vea el programa AI: The Show para escuchar a expertos, ver demostraciones y explorar nuevas formas de agregar características de inteligencia artificial a sus aplicaciones con los productos, los servicios y las herramientas de Azure.

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Conozca el proceso de aprendizaje automático e inserte modelos en las aplicaciones

Vea cómo puede poner en marcha sus modelos de aprendizaje automático y mejorar su equipo de ciencia de datos con procedimientos recomendados de MLOps.

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Ejecución de aprendizaje automático en cualquier lugar

Ejecute aprendizaje automático en el entorno local o en un entorno multinube usando la infraestructura de Kubernetes actual.

Conozca los aspectos básicos de PyTorch

Vea un tutorial con Suraj Subramanian, promotor de desarrollo en la nube con PyTorch.

Creación de una inteligencia artificial responsable con el kit de herramientas de análisis de errores

Vea cómo identificar errores en los modelos y diagnosticar la causa principal.

Etiquetado de audio con aprendizaje profundo

Vea cómo usar sonidos, convertirlos en imágenes y crear un modelo clasificador para etiquetar las canciones de acuerdo con el ambiente.

Ciencia de datos reproducible con aprendizaje automático

Vea cómo organizar un flujo de trabajo reproducible.

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MLOps con Azure Machine Learning

Acelere el proceso de creación, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático a escala.

Soluciones de aprendizaje automático con seguridad y escala empresarial

Obtenga información sobre cómo crear soluciones de aprendizaje automático seguras, escalables y justas con Azure Machine Learning.

IA responsable con Azure Machine Learning

Explore herramientas y métodos para ayudarle a comprender, proteger y controlar los modelos de aprendizaje automático.

Obtenga más información a través de arquitecturas de soluciones de ejemplo

Explore diferentes escenarios para usar Azure Machine Learning.

Aprendizaje automático

Controle el proceso de entrenamiento de modelos con parámetros ajustables llamados hiperparámetros. Explore los procedimientos recomendados para ajustar los hiperparámetros de los modelos de Python y vea cómo automatizar el ajuste de hiperparámetros y ejecutar experimentos en paralelo para optimizar eficazmente los hiperparámetros.

Aprendizaje profundo

Vea cómo llevar a cabo el entrenamiento distribuido de modelos de Machine Learning en clústeres de máquinas virtuales habilitadas para GPU. Este escenario es para la clasificación de imágenes, pero la solución puede aplicarse a otros escenarios de aprendizaje profundo, como la segmentación y la detección de objetos.

MLOps

Aprenda a implementar un integración continua (CI), una entrega continua (CD) y una canalización de reentrenamiento en una aplicación de inteligencia artificial mediante Azure DevOps y Azure Machine Learning. La solución se basa en el conjunto de datos sobre diabetes scikit-learn, pero se puede adaptar fácilmente a cualquier escenario de inteligencia artificial y a otros sistemas de compilación conocidos.

Implementación de Edge

Vea cómo usar Azure Stack Edge para ampliar la inferencia rápida de aprendizaje automático desde la nube hasta escenarios locales o perimetrales. Use Azure Stack Edge para aprovechar funcionalidades de Azure como proceso, almacenamiento, redes y aprendizaje automático con aceleración por hardware para cualquier ubicación perimetral.

Puntuación de Batch

Aprenda a utilizar Azure Machine Learning para aplicar a un vídeo la transferencia de estilo neuronal, una técnica de aprendizaje profundo que compone una imagen existente con el estilo de otra imagen.

Puntuación en tiempo real

Explore cómo implementar modelos de Python como servicios web para realizar predicciones en tiempo real mediante Azure Kubernetes Service (AKS). Los modelos de Machine Learning implementados en AKS son idóneos para implementaciones de producción a gran escala.

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